Security Impact of Federated and Transfer Learning on Network Management Systems with Fuzzy DEMATEL Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Everyday using of the big data, machine learning algorithms, and related studies, ensuring data privacy and security have become a critical necessity. These features make them more vulnerable to cyber-attacks. The security of the stored data is also critical, and evaluating the processing of information in the autonomous network management of these systems. The criteria considers the account in the processing and security of data entering every field from the widespread industry examined. It is necessary to increase their awareness of negative and attack problems while these systems are working. Applications such as traditional machine learning and the use of cloud computing also involve risks regarding data security and personal data leakage. Cooperative learning pays due attention to the confidentiality of sensitive information by keeping the original training data hidden. By collecting, combining, and integrating heterogeneous data with collaborative learning together with a federated learning structure, data produced and stored. This study discusses the effect of federated and transfer learning on autonomous network management analyzes the security status parameters. The fuzzy DEMATEL method was preferred in exploring the parameters affecting the system state according to the degree of importance. Situational scenarios evaluated by considering the structure in which the features of cyber-physical systems examined together with federated learning. Data security factors discussed with the fuzzy DEMATEL
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle