Sistemas de Detecção de Intrusão baseados em Aprendizado Federado apresentam
desafios para a segurança cibernética, incluindo a gestão de dados desbalanceados e …

Sistemas de detecçao de intrusao (IDS) baseados em aprendizado federado treinam um
modelo global com a colaboraçao de participantes que treinam modelos locais de …

A rápida expansão das redes digitais e o crescente número de incidentes de segurança
computacional tornam evidente a necessidade de métodos para a prevenção e detecção de …

Federated Learning (FL) is a decentralized machine learning approach in which multiple
participants collaboratively train a model. Participants keep data locally, train their local …

In the last decades, the Internet has increasingly become an essential part of everyday life.
As a consequence, network intrusions have became a big problem. In this case, Machine …

O número crescente de dispositivos de Internet das Coisas representa uma fonte de dados
ininterrupta a espera da execução de mecanismos de aprendizado de máquina. Contudo, a …

O número crescente de dispositivos de Internet das Coisas representa uma fonte de dados
ininterrupta a espera da execução de mecanismos de aprendizado de máquina. Contudo, a …

In order to provide an accurate and timely response to different types of the attacks, intrusion
and anomaly detection systems collect and analyze a lot of data that may include personal …

Federated learning (FL) is a distributed learning paradigm enabling participants to
collaboratively train a machine learning (ML) model. In security-oriented tasks, FL can be …

Over the years, inventions have been created and refined, such as Firewalls, Intrusion
Detection and Intrusion Prevention Systems, in order to enhance the security of …