Decentralized federated learning for intrusion detection in 5G networks: an asynchronous consensus driven multi-agent approach

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1377686442
Titel	Decentralized federated learning for intrusion detection in 5G networks: an asynchronous consensus driven multi-agent approach / Nasim Nezhadsistani, Francisco Enguix, Carlos Carrascosa, Burkhard Stiller ; Herausgeber: Michael Seufert, Andreas Blenk, Björn Richerzhagen
Person(en)	Nezhadsistani, Nasim (Verfasser) Enguix, Francisco (Verfasser) Carrascosa, Carlos (Verfasser) Stiller, Burkhard (Verfasser) Seufert, Michael Thomas (Herausgeber) Blenk, Andreas (Herausgeber) Richerzhagen, Björn (Herausgeber)
Verlag	Augsburg : Universität Augsburg - Augsburg : Universität Augsburg
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1252470
URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/125247 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Anmerkungen	In: 3rd Workshop on Machine Learning in Networking (MaLeNe), co-located with the 6th International Conference on Networked Systems (NetSys 2025), Ilmenau, Germany, September 1, 2025: proceedings, S.
Sachgruppe(n)	004 Informatik

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