Documents dont l'auteur est "Erfan, Fatemeh"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
E
Erfan, F., Bellaïche, M., & Halabi, T. (2026). Sybil attack defense in blockchain-based industrial IoT systems using decentralized federated learning. Internet of Things, 37, 101927 (21 pages). Lien externe
Erfan, F., Yahyatabar Arabi, M. E., Bellaïche, M., & Halabi, T. (2026). Fine-Tuned Large Language Model for Securing Ethereum Smart Contracts with Real-Time VSCode Auditing. Blockchain Research and Applications, 100466. Lien externe
Erfan, F., Bellaïche, M., & Halabi, T. (mars 2025). Retaliation Game forMitigating Selfish Mining Attacks in Blockchain Networks [Communication écrite]. 13th EAI International Conference on Game Theory for Networks (GameNets 2025), Cambridge, UK. Publié dans Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, 657. Lien externe
Erfan, F. (2025). Securing Blockchain Networks and Applications Against DoS Attacks and Smart Contract Vulnerabilities [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Erfan, F., Yahyatabar Arabi, M. E., Bellaïche, M., & Halabi, T. (décembre 2024). Advanced Smart Contract Vulnerability Detection Using Large Language Models [Communication écrite]. 8th Cyber Security in Networking Conference (CSNet 2024), Paris, France. Lien externe