PSyGenTAB: Marco de preservación de privacidad para datos clínicos sintéticos
Descubre PSyGenTAB, un marco que genera datos clínicos sintéticos preservando la privacidad y la utilidad clínica. Ideal para IA en salud segura.
Descubre PSyGenTAB, un marco que genera datos clínicos sintéticos preservando la privacidad y la utilidad clínica. Ideal para IA en salud segura.
Primer estudio sistemático de ataques de inferencia de membresía en LALMs. Revelamos memorización cruzada y nuevo protocolo de auditoría.
Descubre CheckMIABench, el nuevo benchmark para evaluar ataques de inferencia de membresía en LLMs. Mejora la privacidad de tus modelos con bases sólidas.
Descubre CheckMIABench, el nuevo benchmark sin sesgos para evaluar ataques de inferencia de membresía en modelos de lenguaje. ¡Protege la privacidad de tus
Descubre cómo el muestreo posterior de GP garantiza privacidad diferencial sin ruido. Regularización y ataques de inferencia.
Descubre MINT Demo 2, una herramienta para auditar si tus datos de visión-lenguaje fueron usados en entrenar modelos de IA. Hasta 90% de precisión.
Audita datos sintéticos sin acceso al modelo. Detecta filtraciones reales vs fantasma para mejorar privacidad en IA generativa.
Descubre cómo los modelos neuroinspirados de visión-lenguaje reducen un 24% los ataques de inferencia de membresía sin comprometer su utilidad. ¡Lee más!
Descubre cómo la privacidad PAC permite predicciones privadas con alta precisión y presupuestos ínfimos. Resultados sorprendentes en CIFAR-10 y control de inferencia de membresía.
Descubre cómo los canarios sintéticos mejoran la auditoría de privacidad en LLMs. Aprende a medir memorización y fuga de datos en fine-tuning eficiente.
Evaluamos cómo la distribución de datos y métodos como LoRA impactan la privacidad en LLM con privacidad diferencial. Claves para proteger datos sensibles.
Aprende a elegir el parámetro μ en privacidad diferencial gaussiana. Te ofrecemos una conversión práctica de ε a μ y recomendamos μ ≈ ε/5 para proteger tus datos.
Descubre cómo los flujos rectificados filtran señales de membresía a lo largo de la interpolación, permitiendo ataques de inferencia que distinguen datos de ent