Deep Federated Learning for Intelligent DDoS Intrusion Detection : A Secure, Scalable, and Privacy-Preserving Framework for DDoS Intrusion Detection Using Deep Federated Learning

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026

6630199413 / 9786630199413

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The rapid growth of fog-edge computing has introduced new cybersecurity challenges, particularly the increasing threat of Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks. Traditional intrusion detection systems often struggle to provide accurate, scalable, and privacy-preserving solutions in decentralized environments. This book presents a deep federated learning framework that enables collaborative model training without sharing sensitive data, ensuring enhanced privacy and robust threat detection. It explores the integration of deep learning techniques with federated learning to identify DDoS attacks efficiently across distributed fog-edge networks. The proposed framework emphasizes intelligent intrusion detection, improved detection accuracy, reduced communication overhead, and secure distributed learning. This book is intended for researchers, postgraduate students, cybersecurity professionals, and practitioners interested in artificial intelligence, network security, federated learning, and fog-edge computing, providing valuable insights into next-generation AI-driven cybersecurity solutions.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9786630199413

Titel
Deep Federated Learning for Intelligent DDoS Intrusion Detection : A Secure, Scalable, and Privacy-Preserving Framework for DDoS Intrusion Detection Using Deep Federated Learning
Autor
Manoranjitham S
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6630199413
ISBN-13
9786630199413
Artikelgewicht
107 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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