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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
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
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., 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
