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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.
Moudoud, H., & Cherkaoui, S. (2023). Empowering security and trust in 5G and beyond : a deep reinforcement learning approach. IEEE Open Journal of the Communications Society, 4, 2410-2420. Disponible
Moudoud, H., & Cherkaoui, S. (décembre 2023). Enhancing Open RAN Security with Zero Trust and Machine Learning [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2023), Kuala Lumpur, Malaysia. Lien externe
Moudoud, H., & Cherkaoui, S. (juin 2023). Federated Learning Meets Blockchain to Secure the Metaverse [Communication écrite]. 2023 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC 2023), Marrakesh, Morocco. Lien externe
Moudoud, H., & Cherkaoui, S. (2023). Multi-tasking federated learning meets blockchain to foster trust and security in the Metaverse. Ad Hoc Networks, 150, 17 pages. Lien externe
Moudoud, H., Hamhoum, W., & Cherkaoui, S. (décembre 2023). Strengthening Open Radio Access Networks: Advancing Safeguards Through ZTA and Deep Learning [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2023), Kuala Lumpur, Malaysia. Lien externe
Moudoud, H., Mlika, Z., Khoukhi, L., & Cherkaoui, S. (2022). Detection and Prediction of FDI Attacks in IoT Systems via Hidden Markov Model. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 9(5), 2978-2990. Lien externe
Moudoud, H., Khoukhi, L., & Cherkaoui, S. (2021). Prediction and Detection of FDIA and DDoS Attacks in 5G Enabled IoT. IEEE Network, 35(2), 194-201. Lien externe
Moudoud, H., Cherkaoui, S., & Khoukhi, L. (juin 2021). Towards a Scalable and Trustworthy Blockchain: IoT Use Case [Communication écrite]. IEEE International Conference on Communications (ICC 2021), Montreal, Qc, Canada (6 pages). Lien externe
Moudoud, H., Cherkaoui, S., & Khoukhi, L. (décembre 2021). Towards a secure and reliable federated learning using blockchain [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (IEEE GLOBAL 2021), Madrid, Spain. Lien externe
Moudoud, H., Cherkaoui, S., & Khoukhi, L. (septembre 2019). An IoT Blockchain Architecture Using Oracles and Smart Contracts: the Use-Case of a Food Supply Chain [Communication écrite]. 30th IEEE Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2019), Istanbul, Turkey (6 pages). Lien externe
Taïk, A., Moudoud, H., & Cherkaoui, S. (octobre 2021). Data-Quality Based Scheduling for Federated Edge Learning [Communication écrite]. 46th IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN 2021), Edmonton, AB, Canada (7 pages). Lien externe
