Synthetic Data-Driven Explainability for Federated Learning-based Intrusion Detection System
autor
Kalakoti, Rajesh
Bahsi, Hayretdin
Nõmm, Sven
vastutusandmed
Rajesh Kalakoti, Hayretdin Bahsi, Sven Nõmm
allikas
IEEE Internet of Things Journal
kirjastus/väljaandja
IEEE
ajakirja aastakäik number kuu
13, 4
ilmumisaasta
2025
leheküljed
28 p. : ill
leitav
https://doi.org//10.1109/JIOT.2025.3633946
märksõna
tehisintellekt
küberturve
asjade internet
võtmesõna
federated learning (FL)
explainable AI (XAI)
intrusion detection systems (IDS)
synthetic data
generative adversarial networks
trustworthy artificial intelligence
ISSN
2327-4662
märkused
Bibliogr.: 62 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/21100338350
https://www.scopus.com/pages/publications/105022474644?origin=resultslist
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=IEEE%20INTERNET%20THINGS&year=2024
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001681790200046
kategooria (üld)
Computer science
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Computer science. Hardware and architecture
Arvutiteadus. Riistvara ja arhitektuur
Computer science. Computer networks and communications
Arvutiteadus. Arvutivõrgud ja side
Computer science. Signal processing
Arvutiteadus. Signaalitöötlus
Computer science. Computer science applications
Arvutiteadus. Arvutiteaduse rakendused
Computer science. Information systems
Arvutiteadus. Infosüsteemid
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
keel
inglise