kompaktne vaade prindi

An efficient architecture for edge AI federated learning with homomorphic encryption

autor
Rahbari, Dadmehr
Daneshtalab, Masoud
Jenihhin, Maksim
vastutusandmed
Dadmehr Rahbari, Masoud Daneshtalab, Maksim Jenihhin
allikas
IEEE Access
kirjastus/väljaandja
IEEE
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 13
ilmumisaasta
2025
leheküljed
p. 97919-97929
leitav
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3576689
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11023593
märksõna
tehisintellekt
tehisõpe
krüptograafia
võtmesõna
edge AI
efficiency
federated learning (FL)
homomorphic encryption
security
ISSN
2169-3536
märkused
Bibliogr.: 33 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
Journal metrics at Scopus
Article at Scopus
WOS
Journal metrics at WOS
Article at WOS
kategooria (üld)
Engineering
Computer science
Materials science
kategooria (alam)
Engineering. General engineering
Computer science. General computer science
Materials science. General materials science
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Rahbari, D., Daneshtalab, M., Jenihhin, M. An efficient architecture for edge AI federated learning with homomorphic encryption // IEEE Access (2025) vol. 13, p. 97919-97929. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3576689 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11023593