Modelos de cifrado para arquitecturas federadas en flujos continuos de datos
En este trabajo se presenta un sistema completo basado en aprendizaje federado que permite extraer conocimiento de flujo continuos de datos una manera explicable y confiable, empleando minería de patrones emergentes. Al transmitirse el conocimiento entre los clientes y el servidor, se han estudiado...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/27421 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/10953.1/27421 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Inteligencia artificial Informática 1203.04 Inteligencia artificial 1203.17 Informática |
| Resumo: | En este trabajo se presenta un sistema completo basado en aprendizaje federado que permite extraer conocimiento de flujo continuos de datos una manera explicable y confiable, empleando minería de patrones emergentes. Al transmitirse el conocimiento entre los clientes y el servidor, se han estudiado diversos métodos de cifrado para implementar en el sistema y realizarse la comunicación de la forma más segura posible. Una vez evaluados se ha seleccionado e implementado uno de ellos. Como resultado, se ha desarrollado un sistema, que junto con el método de cifrado y el algoritmo de minería de patrones emergentes empleado, se ha obtenido un sistema seguro, explicable y confiable. |
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