Documents dont l'auteur est "Jamshidi, Saeid"
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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.
J
Jamshidi, S., Wazed Nafi, K., Moradi Dakhel, A., & Shahabi, N. (avril 2026). The Moral Consistency Pipeline: Continuous Ethical Evaluation for Large Language Models [Communication écrite]. 1st International Workshop on Dark Software Engineering (DSE 2026), Rio de Janeiro, Brazil. Lien externe
Jamshidi, S., Nafi, K. W., Khomh, F., & Nikanjam, A. (2026). Green Intrusion Detection Systems for IoT. Lien externe
Jamshidi, S., Khomh, F., Fung, C., Abdul Wahab, O., & Herrero, R. (2026). Securing Time Integrity in Energy IoT Against Clock Drift and Y2K38 Failures. IEEE Internet of Things Journal. Lien externe
Jamshidi, S., Shahabi, N., Nikanjam, A., Wazed Nafi, K., Khomh, F., & Fung, C. (2025). The role of Large Language Models in IoT security: A systematic review of advances, challenges, and opportunities [Commentaire ou lettre]. Internet of Things, 34, 101735 (31 pages). Lien externe
Jamshidi, S. (2025). Deep Reinforcement Learning for Intrusion Detection in IoT Systems: Enhancing Security and Energy Efficiency [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Jamshidi, S., Nikanjam, A., Wazed Nafi, K., & Khomh, F. (2025). Understanding the impact of IoT security patterns on CPU usage and energy consumption: a dynamic approach for selecting patterns with deep reinforcement learning. International Journal of Information Security, 24(2), 40 pages. Lien externe
Jamshidi, S., Nikanjam, A., Wazed Nafi, K., Khomh, F., & Rasta, R. (2025). Application of deep reinforcement learning for intrusion detection in Internet of Things: A systematic review. Internet of Things, 31, 101531 (29 pages). Lien externe
Jamshidi, S., Nikanjam, A., Wazed Nafi, K., & Khomh, F. (juillet 2025). A Dynamic Security Pattern Selection Framework Using Deep Reinforcement Learning [Communication écrite]. International Conference on Software Services Engineering (SSE 2025), Helsinki, Finland. Lien externe