الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق الفيدرالي
-
استخدام التعلم العميق لاكتشاف هجمات DDoS مع التعلم الفيدرالي: دراسة حالة على مجموعة بيانات CICDDoS2019 Deep Learning Utilization for DDoS Attack Detection with Federated Learning: A Case Study on the CICDDoS2019 Dataset
2026 | المؤلف: Ayoub Alsarhan وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول الورقة البحثية الزيادة المتزايدة في ضعف الأنظمة الحديثة أمام هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS)، التي أصبحت أكثر تكرارًا وتعقيدًا بسبب ارتفاع تقنيات الاتصال اللاسلكي. تكافح طرق الكشف التقليدية لمواكبة هذه التهديدات المتطورة. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون نظام كشف يعتمد على التعلم العميق يتم تنفيذه ضمن إطار التعلم الفيدرالي، باستخدام مجموعة بيانات CICDDoS2019 للتدريب…
-
إطار تعلم عميق مؤمن كميًا للتنبؤ بالتوتر متعدد الأنماط باستخدام بيانات إنترنت الأشياء من الساعات الذكية والهواتف الذكية A Quantum-Secured Federated Deep Learning Framework for Multimodal Stress Prediction Using Smartwatch and Smartphone IoT Data
2026 | المؤلف: Vivi Monita وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث إطار عمل التعلم العميق الفيدرالي المحمي كميًا (QS-FDL) المصمم للتنبؤ بالصحة والإجهاد متعدد الأنماط باستخدام بيانات من أجهزة إنترنت الأشياء مثل الساعات الذكية والهواتف الذكية. يعالج هذا الإطار تحديات كبيرة في حلول الذكاء الاصطناعي على الحافة، بما في ذلك خصوصية المستخدم، والتواصل الآمن، والحساب الفعال على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. من خلال دمج…