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Decentralized federated learning for intrusion detection in 5G networks: an asynchronous consensus driven multi-agent approach

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Metadaten
Author:Nasim Nezhadsistani, Francisco Enguix, Carlos Carrascosa, Burkhard Stiller
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1252470
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/125247
Parent Title (English):3rd Workshop on Machine Learning in Networking (MaLeNe), co-located with the 6th International Conference on Networked Systems (NetSys 2025), Ilmenau, Germany, September 1, 2025: proceedings
Publisher:Universität Augsburg
Place of publication:Augsburg
Editor:Michael SeufertORCiDGND, Andreas Blenk, Björn Richerzhagen
Type:Conference Proceeding
Language:English
Date of Publication (online):2025/09/15
Year of first Publication:2025
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2025/09/16
Institutes:Fakultät für Angewandte Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Vernetzte Systeme und Kommunikationsnetze
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)