تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تجميع آمن

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تجميع آمن




  • BPFLH: تعلم فدرالي يحافظ على الخصوصية ومتين ضد البيزنطي للبيانات غير المتجانسة BPFLH: Byzantine-Robust Privacy-Preserving Federated Learning for Heterogeneous Data

    2026 | المؤلف: Guofu Zhu وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم البحث BPFLH، وهو إطار عمل جديد للتعلم الفيدرالي (FL) مقاوم لاعتداءات البيزنطية، مصمم لتعزيز دقة النموذج في وجود مستخدمين بيزنطيين، وخاصة في بيئات البيانات غير المستقلة وغير الموزعة (non-IID). غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية للتمييز بين التدرجات الخبيثة والحميدة بسبب اعتمادها على مقارنات متجهات التدرج العامة، مما قد يؤدي إلى تدهور الأداء. يعالج BPFLH…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.