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Der Umwelt zuliebe
Security and Resilience in Distributed Machine Learning
Kai Li, Xin Yuan, Wei Ni (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book offers a comprehensive exploration of federated learning (FL), a novel approach to decentralized, privacy-preserving machine learning. This book delves into the resilience and security challenges inherent to FL, such as model poisoning and malicious attacks, that jeopardize system integrity. Through cutting-edge research and practical insights, the book introduces defense mechanisms like… representational similarity analysis and visual explanation techniques, which safeguard FL models while ensuring performance and scalability. It also explores the evolving landscape of FL, including the integration of graph neural networks, explainable AI, and energy-efficient designs that drive sustainability in distributed systems. As FL becomes increasingly vital across industries—from healthcare and finance to IoT and smart cities—this book addresses the critical balance between security, functionality, and compliance with global data privacy regulations. It is an essential resource for researchers, industry professionals, and policymakers aiming to navigate and contribute to the rapidly growing domain of FL. By bridging theory and practice, this book contributes to advancing secure and resilient FL technologies. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
17.05.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032239587
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Reliability Engineering
Sonderedition
Nein
Autor
Kai Li, Xin Yuan, Wei Ni
Seitenanzahl
238
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Challenges, Techniques, and Future Directions
Schlagwörter
Reliable Federated Learning, Federated Learning Security, AI Security and Robustness, Federated Learning Attacks, Federated Learning Defenses, Data Privacy in AI, Resilient Federated Learning
Thema-Inhalt
UK - Computerhardware
UKN - Netzwerk-Hardware
UYQM - Maschinelles Lernen
UTN - Netzwerksicherheit
URD - Datenschutz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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