W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Secure Federated Learning for Cognitive Radio Sensing

Autorzy

[ 1 ] Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

IEEE Communications Magazine

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 61 | Numer: iss. 3

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • spectrum sensing
  • federated learning
  • security
  • cognitive radio
Streszczenie

EN This paper considers reliable and secure Spectrum Sensing (SS) based on Federated Learning (FL) in the Cognitive Radio (CR) environment. Motivation, architectures, and algorithms of FL in SS are discussed. Security and privacy threats on these algorithms are overviewed, along with possible countermeasures to such attacks. Some illustrative examples are also provided, with design recommendations for FL-based SS in future CRs.

Strony (od-do)

68 - 73

DOI

10.1109/MCOM.001.2200465

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/10080880

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

200

Impact Factor

8,3

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.