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Ranwa Al MallahDépartement de génie informatique et génie logiciel
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Nuage de motsUn 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.
Alja’Afreh, M., Hasan, O., Al Mallah, R., & Karime, A. (novembre 2024). Blockchain-driven networking and communications in the metaverse [Communication écrite]. 6th International Conference on Blockchain Computing and Applications (BCCA 2024), Dubai, United Arab Emirates. Lien externe
Al Mallah, R., López, D., & Halabi, T. (février 2023). Blockchain-enabled efficient and secure federated learning in IoT and edge computing networks [Communication écrite]. International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC 2023), Honolulu, HI, USA. Lien externe
Alja’Afreh, M., Al Mallah, R., Karime, A., & El Saddik, A. (septembre 2023). Cybersecurity in the metaverse: Challenges and approaches [Communication écrite]. International Conference on Intelligent Metaverse Technologies & Applications (iMETA 2023), Tartu, Estonia (8 pages). Lien externe
Al Mallah, R., Halabi, T., & Farooq, B. (2023). Resilience-by-design in adaptive multi-agent traffic control systems. ACM Transactions on Privacy and Security, 26(3), 27 pages. Lien externe
Al Mallah, R., López, D., Badu-Marfo, G., & Farooq, B. (2023). Untargeted poisoning attack detection in federated learning via behavior attestationAI. IEEE Access, 11, 125064-125079. Lien externe
Al Mallah, R., Halabi, T., Alja’Afreh, M., & Karime, A. (octobre 2022). Artificial intelligence for cybersecurity in IoT-enabled avionics: Challenges and solutions [Communication écrite]. 8th IEEE World Forum on Internet of Things (WFIoT 2022), Yokohama, Japan (8 pages). Lien externe
Al Mallah, R., & López, D. (novembre 2022). Blockchain-based monitoring for poison attack detection in decentralized federated learning [Communication écrite]. International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME 2022), Maldives, Maldives (6 pages). Lien externe
Al Mallah, R., López, D., & Farooq, B. (2021). Cyber-security risk assessment framework for blockchains in smart mobility. IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, 2, 294-311. Lien externe
Al Mallah, R., Badu-Marfo, G., & Farooq, B. (juillet 2021). Cybersecurity threats in connected and automated vehicles based federated learning systems [Communication écrite]. IEEE Intelligent Vehicles Symposium Workshops (IV Workshops 2021), Nagoya, Japan. Lien externe
Al Mallah, R., Badu-Marfo, G., & Farooq, B. (2021). On the initial behavior monitoring issues in federated learning. IEEE Access, 9, 161046-161054. Lien externe
Al Mallah, R., & Farooq, B. (septembre 2020). Actor-based risk analysis for blockchains in smart mobility [Communication écrite]. 3rd Workshop on Cryptocurrencies and Blockchains for Distributed Systems (CryBlock 2020), London, United Kingdom. Lien externe
Al Mallah, R., Quintero, A., & Farooq, B. (2020). Cooperative Evaluation of the Cause of Urban Traffic Congestion via Connected Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(1), 59-67. Lien externe
Al Mallah, R., Quintero, A., & Farooq, B. (2017). Distributed Classification of Urban Congestion Using VANET. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18(9), 2435-2442. Lien externe
Al Mallah, R., & Quintero, A. (2009). A light-weight service discovery protocol for Ad Hoc networks. Journal of Computer Science, 5(4), 330-337. Lien externe
Al Mallah, R. (2008). Réseau dorsal virtuel pour la découverte de services dans les réseaux ad hoc [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Broda-Milian, K., Dagdougui, H., & Al Mallah, R. (septembre 2024). The Bifurcation Method: White-Box Observation Perturbation Attacks on Reinforcement Learning Agents on a Cyber Physical System [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC 2024), Miyazaki, Japan. Lien externe
Badu-Marfo, G., Al Mallah, R., & Farooq, B. (juin 2024). Defense via behavior attestation against attacks in connected and automated vehicles based federated learning systems [Communication écrite]. 99th IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2024-Spring), Singapore, Singapore (7 pages). Lien externe
Badu-Marfo, G., Farooq, B., Mensah, D. O., & Al Mallah, R. (2023). An ensemble federated learning framework for privacy-by-design mobility behaviour inference in smart cities. Sustainable Cities and Society, 97, 104703 (17 pages). Lien externe
Légère, A., Li, L., Rivest, F., & Al Mallah, R. (juillet 2024). Training environments for reinforcement learning cybersecurity agents [Communication écrite]. International Conference on Computing, Internet of Things and Microwave Systems (ICCIMS 2024), Gatineau, QC, Canada (5 pages). Lien externe
López, D., Farooq, B., & Al Mallah, R. (juillet 2023). Adapting detection in blockchain-enabled federated learning for IoT networks [Communication écrite]. 3rd International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME 2023), Tenerife, Canary Islands, Spain (6 pages). Lien externe
McDonald, G., Li, L., & Al Mallah, R. (2024). Finding the optimal security policies for autonomous cyber operations with competitive reinforcement learning. IEEE Access, 12, 120292-120305. Lien externe
Meshinchi, A., Al Mallah, R., & Quintero, A. (octobre 2020). QoS-aware adaptive resource allocation framework in the integrated SDN transport and IoT [Présentation]. Dans 14th International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM 2020), Nice, France. Non disponible
Meshinchi, A., Al Mallah, R., & Quintero, A. (octobre 2020). Status-aware and SLA-aware QoS routing model for SDN transport network [Présentation]. Dans 14th International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM 2020), Nice, France. Non disponible
Neal, C., Al Mallah, R., Fernandez, J. M., & Lodi, A. (août 2020). Analyzing the Resiliency of Microgrid Control Algorithms Against Malicious Input [Communication écrite]. 2020 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE 2020), London, ON, Canada (6 pages). Lien externe
Wiebe, J., Al Mallah, R., & Li, L. (août 2023). Learning cyber defence tactics from scratch with multi-agent reinforcement learning [Communication écrite]. 2nd International Workshop on Adaptive Cyber Defense (ACD 2023), Melbourne, Florida, USA (10 pages). Lien externe
