FELIDS: Federated learning-based intrusion detection system for agricultural Internet of Things

•We propose a federated deep learning-based IDS for mitigating cyberattacks.•We investigate the use of three deep learning classifiers, DNN, CNN, and RNN.•The performance of each classifier is evaluated using three recent real datasets.•The results show that the FELIDS system outperforms the central...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of parallel and distributed computing Ročník 165; s. 17 - 31
Hlavní autoři:	Friha, Othmane, Ferrag, Mohamed Amine, Shu, Lei, Maglaras, Leandros, Choo, Kim-Kwang Raymond, Nafaa, Mehdi
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.07.2022
Témata:	Deep learning Federated learning Internet of Things Privacy Security Deep learning Privacy Federated learning Internet of Things Security
ISSN:	0743-7315, 1096-0848
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!