Uma olhada em como esboços de cardinalidade estimam itens únicos e suas vulnerabilidades.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada em como esboços de cardinalidade estimam itens únicos e suas vulnerabilidades.
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Um estudo avalia como modelos quânticos e clássicos respondem a ataques adversariais.
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Uma olhada em como exemplos adversariais desafiam modelos de IA.
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Um novo método melhora a confiabilidade das saídas de IA em ambientes de blockchain.
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Uma nova forma de manter dados gráficos sensíveis seguros na internet.
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Os avanços na tecnologia de satélites estão impulsionando uma nova abordagem para a comunicação quântica.
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Explorando métodos melhores para comunicação multipartidária segura usando distribuição de chave quântica.
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Um desafio global destaca o aprendizado federado para classificação de densidade mamária.
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Um novo método garante privacidade enquanto coleta dados úteis de dispositivos inteligentes.
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Esse estudo investiga como pequenas mudanças podem enganar as CNNs em tarefas críticas.
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Analisando como bi-braçadeiras binárias melhoram sistemas de criptografia e detectam vulnerabilidades.
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Apresentando o RobustKD, um método pra melhorar a segurança do modelo contra ataques de backdoor.
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A pesquisa busca equilibrar privacidade e precisão nos métodos de estimativa de média vetorial.
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Duas técnicas inovadoras melhoram ataques adversariais em modelos de dados tabulares.
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Explorando segurança, confiabilidade e questões éticas em modelos de linguagem.
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Nova abordagem melhora a privacidade do aprendizado de máquina e a resistência contra ataques.
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Esse método melhora o rastreamento de dados através de técnicas avançadas de marca d'água.
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A Fantastyc melhora o aprendizado federado usando blockchain pra ter mais privacidade e segurança.
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Uma nova estrutura melhora a colaboração na saúde enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Apresentando o GENIE, um método de marca d'água pra proteger Redes Neurais Gráficas contra roubo.
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Novas estratégias melhoram o aprendizado por reforço profundo contra ruído adversarial.
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Um novo método melhora ataques direcionados usando amostras fáceis em redes neurais.
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Este artigo analisa melhorias em SSMs para resistência contra perturbações adversariais.
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Apresentando um método pra avaliar a resiliência de modelos contra ataques de envenenamento de dados.
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Aprenda a manter uma colaboração segura entre as partes em criptografia.
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Uma nova abordagem melhora a confiabilidade em sistemas de comunicação descentralizados para mais segurança.
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Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.
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Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.
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Um novo método de marca d'água ajuda a identificar dados tabulares sintéticos.
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Novos métodos melhoram o desaprendizado de dados prejudiciais em sistemas de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem pra aumentar a velocidade do processamento de criptografia homomórfica.
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Um novo método pra verificar o "desaprendizado" das máquinas de forma eficaz e segura.
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Um novo método melhora os sistemas de recomendação enquanto protege a privacidade dos usuários.
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Um novo método pra proteger conjuntos de dados contra uso não autorizado em modelos generativos.
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Um novo protocolo combina transporte e criptografia para um movimento de dados seguro e eficiente.
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Um estudo sobre a eficácia dos detectores de OOD contra exemplos adversariais.
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Novos métodos para proteger a privacidade dos dados em ambientes de computação em nuvem.
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Apresentando marca d'água pra proteger explicações contrafactuais em machine learning.
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Uma nova estrutura melhora a forma como os usuários consultam dados de IoT e classificam ameaças.
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Um novo sistema facilita o uso privado de LLMs através de recursos de HPC.
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