Neuware - This book will review cutting edge technologies and advanced research, which can realize and evaluate the effectiveness and advantages of SplitFed learning for advancing and securing IoTs.

N� de ref. del art�culo 9781839539459

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Split Federated Learning for Secure Iot Applications : Concepts, Frameworks, Applications and Case Studies
Editor: Institution Of Engineering & Technology Okt 2024
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1839539453
ISBN 13: 9781839539459
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 234�mil�metros de ancho por 156 de alto por 18 de largo
Peso: 581 gramos

Acerca de

Sinopsis

New approaches in federated learning and split learning have the potential to significantly improve ubiquitous intelligence in internet of things (IoT) applications. In split federated learning, the machine learning model is divided into smaller network segments, with each segment trained independently on a server using distributed local client data.

The split learning method mitigates two fundamental drawbacks of federated learning: affordability, and privacy and security. When running machine learning computation on devices with limited resources, assigning only a portion of the network to train at the client-side minimizes the processing burden, compared to running a complete network as in federated learning. In addition, neither client nor server has full access to the other, which is more secure.

This book reviews cutting edge technologies and advanced research in split federated learning. Coverage includes approaches to realizing and evaluating the effectiveness and advantages of federated learning and split-fed learning, the role of this technology in advancing and securing IoTs, advanced research on emerging AI models for preserving the privacy of the data owned by the clients, and the analysis and development of AI mechanisms in IoT architectures and applications. The use of split federated learning in natural language processing, recommendation systems, healthcare systems, emotion detection, smart agriculture, smart transportation and smart cities is discussed.

Split Federated Learning for Secure IoT Applications: Concepts, frameworks, applications and case studies offers useful insights to the latest developments in the field for researchers, engineers and scientists in academia and industry, who are working in computing, AI, data science and cybersecurity with a focus on federated learning, machine learning and deep learning.

Acerca de los autores

Gururaj Harinahalli Lokesh is an associate professor in the Department of Information Technology and the founder of the Wireless Internetworking Group (WiNG) at the Manipal Institute of Technology, Bengaluru, India. His research interests include blockchain technology, cyber security, wireless sensor networks, ad-hoc networks, IoT, data mining, cloud computing and machine learning. He is an editorial board member of the International Journal of Blockchains and Cryptocurrencies. He has published over 110 research papers in international journals and presented 20 papers at international conferences. He is a senior member of the IEEE, lifetime member of ISTE and CSI, a professional member of the ACM and an ACM distinguished speaker. He holds a PhD degree in Computer Science and Engineering from Visvesvaraya Technological University, Belagavi, India.

Geetabai S. Hukkeri is an assistant professor in the Department of Computer Science and Engineering at the Manipal Institute of Technology, Bengaluru, India. Her research interests include artificial intelligence, deep learning, machine learning, big data, computer vision and multimedia information retrieval. She is a member of ACM. She holds a PhD degree in Computer Science and Engineering from Visveswaraya Technological University, Belagavi, India.

N.Z. Jhanjhi is a professor at the School of Computer Science, Taylor's University, Malaysia, and is the program director for Postgraduate Research Degree Programmes in Computer Science. Additionally, he directs the Center for Smart Society (CSS5), playing a crucial role in advancing research and academic excellence at the university. He is a distinguished academician, researcher and scientist in computer science, specializing in cybersecurity. Globally recognized among the top 2% of research scientists and ranked among the top three computer science researchers in Malaysia, Prof. Jhanjhi was named an Outstanding Faculty Member by MDEC Malaysia in 2022. His extensive research contributions are reflected in his highly indexed publications in prestigious journals, with a collective research impact factor exceeding 1000. He has authored and edited over 50 research books with renowned publishers including Springer, Elsevier, Taylor and Francis, Wiley and IGI Global USA.

Hong Lin is a professor of Computer Science at the University of Houston, Downtown, TX, USA, where he has established the Grid Computing Lab through an NSF MRI grant. He previously worked on large-scale computational biology at Purdue University and network security at Nokia, Inc. His areas of research include parallel computing, multi-agent systems and affective computing. He has published over 100 research papers in international journals and conferences. He is a senior member of the ACM. He holds a PhD in Computer Science from Purdue University, USA.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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