Uma Abordagem Inovadora para a Proteção de Dados Visuais: Combinar Aprendizagem Federada, Deteção de Objetos e Anonimização 

Com o crescimento exponencial da produção e disponibilização online de dados visuais — de imagens médicas a vídeos de vigilância e conteúdos de redes sociais — surge uma questão crítica: como proteger informações sensíveis em conteúdos visuais? A resposta é proposta por Pedro Santos, aluno de mestrado que desenvolve sua tese na TekPrivacy, no artigo "Secure Visual Data Processing via Federated Learning".

A solução que propõem combina, pela primeira vez segundo nosso conhecimento, três técnicas-chave: aprendizagem federada (FL), deteção de objetos e anonimização. Esta integração estabelece uma defesa robusta contra violações de privacidade, superando as limitações que cada técnica apresenta quando usada isoladamente. 

A solução que propõem combina, pela primeira vez segundo nosso conhecimento, três técnicas-chave: aprendizagem federada (FL), deteção de objetos e anonimização. Esta integração estabelece uma defesa robusta contra violações de privacidade, superando as limitações que cada técnica apresenta quando usada isoladamente.