The book "Split Federated Learning for Secure IoT Applications: Concepts, Frameworks, and Case Studies" provides a comprehensive overview of the current state of federated learning research and its applications in secure IoT applications. The book covers the fundamental concepts of federated learning, including the challenges and limitations of traditional federated learning approaches, and introduces the concept of split federated learning as a potential solution to these challenges. It also discusses various frameworks and case studies that demonstrate the effectiveness of split federated learning in securing IoT applications. The book begins by exploring the need for secure IoT applications and the role that federated learning can play in achieving this goal. It highlights the importance of protecting sensitive data and ensuring the privacy and security of users in IoT applications, and how federated learning can help achieve this goal. The book then delves into the details of traditional federated learning approaches, including their limitations and challenges, and how split federated learning can address these issues. The book next presents the concept of split federated learning and its benefits, including improved data privacy and security, better communication efficiency, and enhanced fault tolerance. It explains how split federated learning works and how it can be applied to various IoT applications, such as smart homes, industrial control systems, and intelligent transportation systems. The book also discusses the challenges associated with implementing split federated learning in real-world scenarios and provides guidance on overcoming these challenges.

В книге «Split Federated arning for Secure IoT Applications: Concepts, Frameworks, and Case Studies» (Разделение федеративного обучения для безопасных приложений Интернета вещей: концепции, инфраструктуры и практические примеры) представлен всесторонний обзор текущего состояния исследований федеративного обучения и его приложений в безопасных приложениях Интернета вещей. Книга охватывает фундаментальные концепции федеративного обучения, включая проблемы и ограничения традиционных подходов к федеративному обучению, и представляет концепцию раздельного федеративного обучения как потенциальное решение этих проблем. Здесь также обсуждаются различные структуры и тематические исследования, демонстрирующие эффективность раздельного объединенного обучения в обеспечении безопасности приложений Интернета вещей. Книга начинается с изучения потребности в безопасных приложениях для Интернета вещей и роли, которую федеративное обучение может сыграть в достижении этой цели. В нем подчеркивается важность защиты конфиденциальных данных и обеспечения конфиденциальности и безопасности пользователей в приложениях Интернета вещей, а также то, как объединенное обучение может помочь в достижении этой цели. Затем в книге подробно рассматриваются традиционные подходы к федеративному обучению, включая их ограничения и проблемы, а также то, как разделенное федеративное обучение может решить эти проблемы. Далее в книге представлена концепция раздельного федеративного обучения и его преимущества, включая повышение конфиденциальности и безопасности данных, повышение эффективности связи и повышение отказоустойчивости. В нем объясняется, как работает разделенное федеративное обучение и как его можно применить к различным приложениям Интернета вещей, таким как умные дома, промышленные системы управления и интеллектуальные транспортные системы. В книге также обсуждаются проблемы, связанные с внедрением раздельного федеративного обучения в реальных сценариях, и приводятся рекомендации по преодолению этих проблем.

Split Federated arning for Secure IoT Applications : Concepts, Frameworks, and Case Studies présente un aperçu complet de l'état actuel de la recherche sur l'apprentissage fédéral et de ses applications dans des applications IoT sécurisées. livre aborde les concepts fondamentaux de l'apprentissage fédéral, y compris les problèmes et les limites des approches traditionnelles de l'apprentissage fédéral, et présente le concept de l'apprentissage fédéral séparé comme une solution potentielle à ces problèmes. On y discute également de diverses structures et études de cas démontrant l'efficacité de la formation conjointe séparée dans la sécurité des applications IoT. livre commence par une étude du besoin d'applications sécurisées pour l'Internet des objets et du rôle que peut jouer la formation fédérée dans la réalisation de cet objectif. Il souligne l'importance de protéger les données sensibles et de garantir la confidentialité et la sécurité des utilisateurs dans les applications IoT, ainsi que la façon dont la formation combinée peut aider à atteindre cet objectif. livre examine ensuite en détail les approches traditionnelles de l'apprentissage fédéral, y compris leurs limites et leurs problèmes, ainsi que la façon dont l'apprentissage fédéral divisé peut résoudre ces problèmes. livre présente ensuite le concept de l'apprentissage fédéral séparé et ses avantages, y compris l'amélioration de la confidentialité et de la sécurité des données, l'amélioration de l'efficacité des communications et l'amélioration de la tolérance aux pannes. Il explique comment fonctionne la formation fédérale divisée et comment elle peut être appliquée à différentes applications IoT, telles que les maisons intelligentes, les systèmes de gestion industrielle et les systèmes de transport intelligents. livre traite également des problèmes liés à l'introduction de l'apprentissage fédéral séparé dans des scénarios réels et fournit des recommandations pour surmonter ces problèmes.

libro «Split Federated Arning for Secure IoT Applications: Concepts, Frameworks, and Case Studies» (Dividir el aprendizaje federado para aplicaciones seguras de IoT: conceptos, infraestructuras y ejemplos prácticos) ofrece una visión general completa del estado actual de las cosas investigación sobre el aprendizaje federado y sus aplicaciones en aplicaciones seguras de IoT. libro cubre conceptos fundamentales del aprendizaje federado, incluyendo los problemas y limitaciones de los enfoques tradicionales del aprendizaje federado, y presenta el concepto de aprendizaje federado separado como una solución potencial a estos problemas. También se analizan diversas estructuras y estudios de casos que demuestran la eficacia de la formación conjunta separada para garantizar la seguridad de las aplicaciones de IoT. libro comienza explorando la necesidad de aplicaciones seguras para el Internet de las Cosas y el papel que el aprendizaje federado puede desempeñar en la consecución de este objetivo. Destaca la importancia de proteger los datos confidenciales y garantizar la privacidad y la seguridad de los usuarios en las aplicaciones de IoT, así como cómo el aprendizaje combinado puede ayudar a lograr este objetivo. A continuación, el libro examina en detalle los enfoques tradicionales del aprendizaje federado, incluyendo sus limitaciones y problemas, y cómo el aprendizaje federado dividido puede resolver estos problemas. A continuación, el libro presenta el concepto de aprendizaje federado separado y sus beneficios, que incluyen mejorar la privacidad y la seguridad de los datos, mejorar la eficiencia de las comunicaciones y aumentar la tolerancia a fallas. Explica cómo funciona el aprendizaje federado dividido y cómo se puede aplicar a diversas aplicaciones del Internet de las Cosas, como los hogares inteligentes, los sistemas de control industrial y los sistemas de transporte inteligentes. En el libro también se examinan los retos que plantea la introducción del aprendizaje federado por separado en escenarios reales y se ofrecen recomendaciones para superarlos.

Il libro "Split Federated arning for Secure" per Applicazioni: Concept, Frameworks, e Case Studies "fornisce una panoramica completa dello stato attuale della ricerca sull'apprendimento federale e delle sue applicazioni su applicazioni Internet delle cose sicure. Il libro comprende i concetti fondamentali dell'apprendimento federale, inclusi i problemi e le limitazioni dei tradizionali approcci di apprendimento federale, e presenta il concetto di formazione federale separata come una potenziale soluzione a questi problemi. Qui si discute anche di diverse strutture e studi di caso che dimostrano l'efficacia dell'apprendimento unificato separato per la sicurezza delle applicazioni Internet delle cose. Il libro inizia studiando la necessità di applicazioni sicure per Internet delle cose e il ruolo che la formazione federale può svolgere per raggiungere questo obiettivo. Sottolinea l'importanza di proteggere i dati sensibili e garantire la privacy e la sicurezza degli utenti nelle applicazioni Internet delle cose e come la formazione unificata possa aiutare a raggiungere questo obiettivo. Il libro descrive poi in dettaglio gli approcci tradizionali per l'apprendimento federale, compresi i loro limiti e problemi, e come l'apprendimento federale condiviso può risolvere questi problemi. Di seguito viene illustrato il concetto di formazione federale separata e i suoi vantaggi, tra cui maggiore privacy e sicurezza dei dati, maggiore efficienza delle comunicazioni e maggiore disponibilità. Spiega come funziona l'apprendimento federale diviso e come può essere applicato a diverse applicazioni Internet delle cose, come case intelligenti, sistemi di gestione industriale e sistemi di trasporto intelligenti. Il libro affronta anche i problemi legati all'introduzione della formazione federale separata in scenari reali e fornisce suggerimenti per affrontare questi problemi.

Das Buch „Split Federated Arning for Secure IoT Applications: Concepts, Frameworks, and Case Studies“ gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand des föderierten rnens und seiner Anwendungen in sicheren IoT-Anwendungen. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte des föderativen rnens, einschließlich der Herausforderungen und Grenzen traditioneller Ansätze des föderativen rnens, und stellt das Konzept des getrennten föderativen rnens als mögliche Lösung für diese Herausforderungen vor. Hier werden auch verschiedene Strukturen und Fallstudien diskutiert, die die Wirksamkeit von getrenntem, gepooltem rnen bei der cherung von IoT-Anwendungen demonstrieren. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der Notwendigkeit sicherer IoT-Anwendungen und der Rolle, die föderiertes rnen bei der Erreichung dieses Ziels spielen kann. Er betont, wie wichtig es ist, sensible Daten zu schützen und die Privatsphäre und cherheit der Benutzer in IoT-Anwendungen zu gewährleisten, und wie das kombinierte rnen dazu beitragen kann, dieses Ziel zu erreichen. Das Buch befasst sich dann ausführlich mit traditionellen Ansätzen des föderativen rnens, einschließlich ihrer Grenzen und Herausforderungen, und wie ein geteiltes föderales rnen diese Herausforderungen angehen kann. Als nächstes stellt das Buch das Konzept des getrennten Verbundtrainings und seine Vorteile vor, einschließlich der Verbesserung der Privatsphäre und Datensicherheit, der Verbesserung der Kommunikationseffizienz und der Verbesserung der Fehlertoleranz. Es erklärt, wie geteiltes föderales rnen funktioniert und wie es auf verschiedene IoT-Anwendungen wie Smart Homes, industrielle Steuerungssysteme und intelligente Transportsysteme angewendet werden kann. Das Buch diskutiert auch die Herausforderungen, die mit der Implementierung von Split Federated arning in realen Szenarien verbunden sind, und gibt Empfehlungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen.

Split Sfederowane arning dla bezpiecznych aplikacji IoT: Koncepcje, Ramy, i Case Studies zapewnia kompleksowy przegląd aktualnego stanu badań nad uczenie się sfederowane i jego aplikacje w bezpiecznych aplikacjach IoT. Książka obejmuje podstawowe koncepcje uczenia się sfederowanego, w tym wyzwania i ograniczenia tradycyjnego uczenia się sfederowanego, i przedstawia koncepcję oddzielnego uczenia się sfederowanego jako potencjalnego rozwiązania tych problemów. Omawia również różne ramy i studia przypadków wykazujące skuteczność segregowanego uczenia się sfederowanego w zabezpieczaniu aplikacji IoT. Książka rozpoczyna się od zbadania potrzeby bezpiecznych aplikacji IoT i roli, jaką w osiągnięciu tego celu może odegrać uczenie się. Podkreśla znaczenie ochrony danych wrażliwych oraz zapewnienia prywatności i bezpieczeństwa użytkowników w aplikacjach IoT, a także jak uczenie się w sposób federalny może pomóc w osiągnięciu tego celu. Następnie książka szczegółowo opisuje tradycyjne podejścia do uczenia się sfederowanego, w tym ich ograniczenia i wyzwania, oraz jak podzielone uczenie się sfederowane może sprostać tym wyzwaniom. W książce przedstawiono koncepcję oddzielnego uczenia się sfederowanego i jego korzyści, w tym zwiększoną prywatność i bezpieczeństwo danych, lepszą wydajność komunikacji i większą odporność. Wyjaśnia, jak działa podzielone uczenie się i jak można go stosować do różnych aplikacji IoT, takich jak inteligentne domy, systemy kontroli przemysłowej i inteligentne systemy transportowe. W książce omówiono również wyzwania związane z wdrażaniem odrębnego uczenia się sfederowanego w scenariuszach realnych oraz przedstawiono zalecenia dotyczące przezwyciężenia tych wyzwań.

''

Güvenli IoT Uygulamaları için Split Federated arning: Kavramlar, Çerçeveler ve Vaka Çalışmaları, güvenli IoT uygulamalarındaki federasyon öğrenimi ve uygulamaları hakkındaki mevcut araştırma durumuna kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, geleneksel federe öğrenme yaklaşımlarının zorlukları ve sınırlamaları da dahil olmak üzere federe öğrenmenin temel kavramlarını kapsar ve bu sorunlara potansiyel bir çözüm olarak ayrı federe öğrenme kavramını sunar. Ayrıca, IoT uygulamalarını güvence altına almada ayrılmış federe öğrenmenin etkinliğini gösteren çeşitli çerçeveleri ve vaka çalışmalarını tartışmaktadır. Kitap, güvenli IoT uygulamalarına duyulan ihtiyacı ve federe öğrenmenin bu hedefe ulaşmada oynayabileceği rolü keşfederek başlıyor. Hassas verilerin korunmasının ve IoT uygulamalarında kullanıcı gizliliği ve güvenliğinin sağlanmasının önemini ve federe öğrenmenin bu hedefe ulaşılmasına nasıl yardımcı olabileceğini vurgulamaktadır. Kitap daha sonra sınırlamaları ve zorlukları da dahil olmak üzere federe öğrenmeye geleneksel yaklaşımları ve bölünmüş federe öğrenmenin bu zorlukları nasıl ele alabileceğini ayrıntılarıyla anlatıyor. Kitap, ayrı federe öğrenme kavramını ve artan veri gizliliği ve güvenliği, gelişmiş iletişim verimliliği ve artan esneklik dahil olmak üzere faydalarını sunmaya devam ediyor. Bölünmüş federe öğrenmenin nasıl çalıştığını ve akıllı evler, endüstriyel kontrol sistemleri ve akıllı ulaşım sistemleri gibi çeşitli IoT uygulamalarına nasıl uygulanabileceğini açıklar. Kitap ayrıca, gerçek dünya senaryolarında ayrı federe öğrenmenin uygulanmasının zorluklarını tartışıyor ve bu zorlukların üstesinden gelmek için öneriler sunuyor.

تقدم Split Federated Arning for Secure IoT Applications: Concepts, Frameworks and Case Studies لمحة عامة شاملة عن الحالة الراهنة للبحوث المتعلقة بالتعلم الاتحادي وتطبيقاته في تطبيقات إنترنت الأشياء الآمنة. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية للتعلم الاتحادي، بما في ذلك التحديات والقيود التي تواجه نهج التعلم الاتحادي التقليدي، ويعرض مفهوم التعلم الاتحادي المنفصل كحل محتمل لهذه المشاكل. كما يناقش مختلف الأطر ودراسات الحالة التي توضح فعالية التعلم الاتحادي المنفصل في تأمين تطبيقات إنترنت الأشياء. يبدأ الكتاب باستكشاف الحاجة إلى تطبيقات إنترنت الأشياء الآمنة والدور الذي يمكن أن يلعبه التعلم الاتحادي في تحقيق هذا الهدف. يسلط الضوء على أهمية حماية البيانات الحساسة وضمان خصوصية المستخدم وأمانه في تطبيقات إنترنت الأشياء، وكيف يمكن للتعلم الفيدرالي أن يساعد في تحقيق هذا الهدف. ثم يفصل الكتاب الأساليب التقليدية للتعلم الفيدرالي، بما في ذلك حدودها وتحدياتها، وكيف يمكن للتعلم الفيدرالي المنقسم مواجهة هذه التحديات. ويواصل الكتاب تقديم مفهوم التعلم الاتحادي المنفصل وفوائده، بما في ذلك زيادة خصوصية البيانات وأمنها، وتحسين كفاءة الاتصال، وزيادة المرونة. يشرح كيف يعمل التعلم الفيدرالي المنقسم وكيف يمكن تطبيقه على تطبيقات إنترنت الأشياء المختلفة مثل المنازل الذكية وأنظمة التحكم الصناعية وأنظمة النقل الذكية. يناقش الكتاب أيضًا تحديات تنفيذ التعلم الاتحادي المنفصل في سيناريوهات العالم الحقيقي ويقدم توصيات للتغلب على هذه التحديات.

《安全物聯網應用的聯邦學習分離：概念、基礎設施和實例》全面概述了聯邦學習的現狀及其在安全物聯網應用中的應用。該書涵蓋了聯邦學習的基本概念，包括傳統聯邦學習方法的問題和局限性，並提出了分離聯邦學習的概念，作為解決這些問題的潛在方法。還討論了各種結構和案例研究，展示了單獨組合學習在確保IoT應用程序安全方面的有效性。本書首先探討了物聯網安全應用程序的需求以及聯邦學習在實現這一目標方面的作用。它強調了保護機密數據，確保物聯網應用程序中的用戶隱私和安全的重要性，以及統一培訓如何有助於實現這一目標。該書隨後詳細介紹了聯邦學習的傳統方法，包括其局限性和挑戰，以及分裂的聯邦學習如何解決這些問題。本書進一步介紹了分離式聯合學習的概念及其好處，包括提高數據隱私和安全性，提高通信效率和提高容錯性。它解釋了分離的聯邦學習是如何工作的，以及如何將其應用於不同的物聯網應用程序，如智能家居、工業控制系統和智能交通系統。該書還討論了在現實世界中引入單獨聯邦學習的挑戰，並提出了克服這些挑戰的建議。