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Federated learning for malware detection in IoT devices
Computer networks (Amsterdam, Netherlands : 1999), 2022-02, Vol.204, p.108693, Article 108693
2022
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Decentralized Federated Learning: Fundamentals, State of the Art, Frameworks, Trends, and Challenges
IEEE Communications surveys and tutorials, 2023, Vol.25 (4), p.2983-3013
2023
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Analyzing the robustness of decentralized horizontal and vertical federated learning architectures in a non-IID scenario
Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands), 2024-04, Vol.54 (8), p.6637-6653
2024
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Studying the Robustness of Anti-Adversarial Federated Learning Models Detecting Cyberattacks in IoT Spectrum Sensors
IEEE transactions on dependable and secure computing, 2024-03, Vol.21 (2), p.1-12
2024
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Robust Federated Learning for execution time-based device model identification under label-flipping attack
Cluster computing, 2024-02, Vol.27 (1), p.313-324
2024
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Privacy-Preserving and Syscall-Based Intrusion Detection System for IoT Spectrum Sensors Affected by Data Falsification Attacks
IEEE internet of things journal, 2023-05, Vol.10 (10), p.8408-8415
2023
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Voyager: MTD-Based Aggregation Protocol for Mitigating Poisoning Attacks on DFL
NOMS 2024-2024 IEEE Network Operations and Management Symposium, 2024, p.1-9
2024
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A Trustworthy Federated Learning Framework for Individual Device Identification
2023 JNIC Cybersecurity Conference (JNIC), 2023, p.1-8
2023
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