Détection d'intrusions fédérée et semi-supervisée pour l'IoT - Mines Saint-Étienne Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Détection d'intrusions fédérée et semi-supervisée pour l'IoT

Résumé

Le modèle FLuIDS combine apprentissages fédéré et semisupervisé. De petits appareils (IoT) co-construisent un système de détection d'intrusions respectueux de la vie privée à moindre coût.

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI]
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité

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https://hal-emse.ccsd.cnrs.fr/emse-04217743

Soumis le : mardi 26 septembre 2023-09:32:29

Dernière modification le : mardi 23 avril 2024-10:18:03

Archivage à long terme le : mercredi 27 décembre 2023-18:27:21

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Dates et versions

emse-04217743 , version 1 (26-09-2023)

Identifiants

  • HAL Id : emse-04217743 , version 1

Citer

Ons Aouedi, Kandaraj Piamrat, Guillaume Muller, Kamal Singh. Détection d'intrusions fédérée et semi-supervisée pour l'IoT. Plate-Forme Intelligence Artificielle : Internet des Objets et Intelligence Artificielle, Jun 2022, Saint-Etienne, France. ⟨emse-04217743⟩

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