الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختيار العميل
-
التعلم الفيدرالي القوي لبيئات السحابة باستخدام تحسين تطوري وبلوكشين Robust federated learning for cloud environments using evolutionary optimization and blockchain
2026 | المؤلف: S. P. Panimalar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث FedGenBlk، وهو إطار عمل للتعلم الفيدرالي مصمم لتعزيز خصوصية البيانات وكفاءة النموذج في البيئات السحابية. من خلال دمج خوارزمية جينية (GA) لتحسين المعلمات مع آلية تجميع مدعومة بتقنية البلوكشين، يعالج FedGenBlk التحديات الرئيسية مثل توزيع العملاء غير المتجانس، والمخاطر العدائية، وعدم استقرار التقارب. يقوم مكون GA باختيار العملاء ديناميكيًا وضبط المعلمات، مما يضمن…
-
SecureFedPROM: نهج تعلم فدرالي يعتمد على الثقة الصفرية مع اختيار العملاء متعدد المعايير SecureFedPROM: A Zero-Trust Federated Learning Approach With Multi-Criteria Client Selection
2026 | المؤلف: Mehreen Tahir وآخرون | المجلة: IEEE Journal on Selected Areas in Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم SecureFedPROM، وهو إطار عمل جديد يعتمد على عدم الثقة من أجل التعلم الفيدرالي (FL) يعزز الأمان وتحسين الموارد في بيئات التعلم اللامركزية. من خلال دمج التحكم في الوصول القائم على السمات (ABAC) لتفويض العملاء بشكل آمن وطريقة تصنيف التفضيلات لتنويع التقييمات (PROMETHEE) لاختيار العملاء الديناميكي، يتناول SecureFedPROM التحديات التي تواجه البيئات غير الموثوقة.…