The book "Split Federated Learning for Secure IoT Applications Concepts, Frameworks, Applications, 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, frameworks, and applications of split federated learning, as well as case studies that demonstrate the practicality and effectiveness of this approach. It emphasizes the importance of understanding the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by discussing the challenges of traditional federated learning and how split federated learning addresses these challenges. It then delves into the basic concepts of split federated learning, including data heterogeneity, communication overhead, and privacy concerns. The authors explain how split federated learning can be used to improve the security and privacy of IoT applications, such as edge computing, smart cities, and industrial control systems. They also highlight the potential benefits of using split federated learning in these applications, such as improved accuracy, reduced communication overhead, and enhanced privacy.

В книге «Split Federated arning for Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications, and Case Studies» (Разделение федеративного обучения для безопасных приложений Интернета вещей: концепции, платформы, приложения и примеры внедрения) представлен всесторонний обзор текущего состояния исследований федеративного обучения и его приложений в безопасных приложениях Интернета вещей. Книга охватывает фундаментальные концепции, основы и приложения разделенного федеративного обучения, а также тематические исследования, которые демонстрируют практичность и эффективность этого подхода. В нем подчеркивается важность понимания технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с обсуждения проблем традиционного федеративного обучения и того, как разделенное федеративное обучение решает эти проблемы. Затем он углубляется в основные концепции разделенного федеративного обучения, включая неоднородность данных, накладные расходы на связь и проблемы конфиденциальности. Авторы объясняют, как разделенное федеративное обучение может быть использовано для повышения безопасности и конфиденциальности приложений интернета вещей, таких как периферийные вычисления, умные города и промышленные системы управления. Они также подчеркивают потенциальные преимущества использования раздельного объединенного обучения в этих приложениях, такие как повышенная точность, снижение затрат на связь и повышение конфиденциальности.

livre « Split Federated arning for Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications, and Case Studies » présente un aperçu complet de l'état actuel de la recherche sur la formation fédérée et de ses applications dans des applications sécurisées IoT : concepts, plates-formes, applications et exemples de mise en œuvre L'Internet des objets. livre couvre les concepts fondamentaux, les bases et les applications de l'apprentissage fédératif divisé, ainsi que des études de cas qui démontrent la faisabilité et l'efficacité de cette approche. Il souligne l'importance de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de l'unité des hommes dans un État en guerre. livre commence par discuter des problèmes de l'apprentissage fédératif traditionnel et de la façon dont l'apprentissage fédératif divisé résout ces problèmes. Il se penche ensuite sur les concepts de base de l'apprentissage fédéral divisé, y compris l'hétérogénéité des données, les frais généraux de communication et les problèmes de confidentialité. s auteurs expliquent comment la formation fédérale divisée peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des applications de l'Internet des objets, telles que l'informatique périphérique, les villes intelligentes et les systèmes de gestion industrielle. Ils soulignent également les avantages potentiels de l'utilisation de la formation conjointe séparée dans ces applications, tels que l'amélioration de la précision, la réduction des coûts de communication et l'amélioration de la confidentialité.

En el libro «Split Federated Arning for Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications, and Case Studies» (Dividir el aprendizaje federado para aplicaciones seguras de IoT: conceptos, plataformas, aplicaciones e ejemplos de implementación) se presenta una visión general completa del estado actual de la investigación sobre el aprendizaje federado y sus aplicaciones en aplicaciones seguras de IoT. libro abarca conceptos fundamentales, fundamentos y aplicaciones del aprendizaje federado dividido, así como estudios de casos que demuestran la practicidad y eficacia de este enfoque. Destaca la importancia de comprender el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. libro comienza discutiendo los problemas de la formación tradicional federada y cómo la formación federada dividida resuelve estos problemas. Luego se profundiza en los conceptos básicos del aprendizaje federado dividido, incluyendo la heterogeneidad de los datos, los gastos generales de comunicación y los problemas de privacidad. autores explican cómo se puede utilizar el aprendizaje federado dividido para mejorar la seguridad y privacidad de las aplicaciones del Internet de las cosas, como la computación periférica, las ciudades inteligentes y los sistemas de control industrial. También destacan los beneficios potenciales de utilizar el aprendizaje combinado por separado en estas aplicaciones, como una mayor precisión, menores costos de comunicación y mayor privacidad.

Il libro "Split Federated arning for Secure", Framework, Applicazioni, e Case Studies "fornisce una panoramica completa dello stato attuale della ricerca sull'apprendimento federale e delle sue applicazioni in applicazioni di Internet delle cose sicure. Il libro comprende concetti fondamentali, basi e applicazioni di formazione federale divisa e studi di caso che dimostrano la praticità e l'efficacia di questo approccio. Sottolinea l'importanza di comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne come base della sopravvivenza dell'umanità e dell'unità umana in uno stato in guerra. Il libro inizia discutendo i problemi dell'apprendimento tradizionale federale e come l'apprendimento federale diviso risolve questi problemi. Viene poi approfondito nei concetti principali di formazione federale condivisa, tra cui l'eterogeneità dei dati, i costi generali di comunicazione e i problemi di privacy. Gli autori spiegano come la formazione federale condivisa può essere utilizzata per migliorare la sicurezza e la privacy delle applicazioni Internet delle cose, come il calcolo periferico, città intelligenti e sistemi di gestione industriale. Evidenziano inoltre i potenziali vantaggi dell'utilizzo della formazione unificata separata in queste applicazioni, quali maggiore precisione, riduzione dei costi di comunicazione e maggiore privacy.

Das Buch „Split Federated Arning for Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications, and Case Studies“ gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu föderiertem rnen und seinen Anwendungen in sicheren IoT-Anwendungen. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte, Grundlagen und Anwendungen des geteilten föderativen rnens sowie Fallstudien, die die Praktikabilität und Wirksamkeit dieses Ansatzes demonstrieren. Es betont die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Probleme des traditionellen föderalen rnens und wie das geteilte föderale rnen diese Probleme löst. Es geht dann tiefer in die grundlegenden Konzepte des geteilten föderalen rnens ein, einschließlich der Heterogenität der Daten, des Kommunikationsaufwands und der Datenschutzbedenken. Die Autoren erklären, wie geteiltes, föderiertes rnen genutzt werden kann, um die cherheit und Privatsphäre von IoT-Anwendungen wie Edge Computing, Smart Cities und industriellen Managementsystemen zu verbessern. e heben auch die potenziellen Vorteile hervor, die sich aus der Verwendung von Split-Blended-arning in diesen Anwendungen ergeben, wie erhöhte Genauigkeit, geringere Kommunikationskosten und erhöhte Privatsphäre.

''

Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications ve Case Studies için Split Federated arning, güvenli IoT uygulamalarındaki federasyon öğrenimi ve uygulamaları hakkındaki mevcut araştırma durumuna kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, bölünmüş federe öğrenmenin temel kavramlarını, temellerini ve uygulamalarını ve bu yaklaşımın pratikliğini ve etkinliğini gösteren vaka çalışmalarını kapsamaktadır. Modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birliği için temel olarak anlamanın önemini vurgular. Kitap, geleneksel federe öğrenmenin zorluklarını ve bölünmüş federe öğrenmenin bu zorlukları nasıl ele aldığını tartışarak başlıyor. Daha sonra, veri heterojenliği, iletişim yükü ve gizlilik endişeleri de dahil olmak üzere bölünmüş federe öğrenmenin temel kavramlarına girer. Yazarlar, bölünmüş federe öğrenmenin, uç bilişim, akıllı şehirler ve endüstriyel kontrol sistemleri gibi IoT uygulamalarının güvenliğini ve gizliliğini geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Ayrıca, bu uygulamalarda iyileştirilmiş doğruluk, azaltılmış iletişim maliyetleri ve artırılmış gizlilik gibi ayrı federe öğrenmenin kullanılmasının potansiyel faydalarını vurgulamaktadır.

تقدم Split Federated Arning for Secure IoT Applications Concepts, Framework, Applications and Case Studies لمحة عامة شاملة عن الحالة الراهنة للبحوث المتعلقة بالتعلم الاتحادي وتطبيقاته في تطبيقات إنترنت آمنة آمنة. يغطي الكتاب المفاهيم والأسس والتطبيقات الأساسية للتعلم الاتحادي المنقسم، ودراسات الحالة التي توضح الطابع العملي لهذا النهج وفعاليته. ويؤكد على أهمية فهم العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة كأساس لبقاء البشرية ووحدة الشعوب في دولة متحاربة. يبدأ الكتاب بمناقشة تحديات التعلم الاتحادي التقليدي وكيف يتصدى التعلم الاتحادي المنقسم لهذه التحديات. ثم يتعمق في المفاهيم الأساسية للتعلم الفيدرالي المنقسم، بما في ذلك عدم تجانس البيانات، والاتصال العلوي، ومخاوف الخصوصية. يشرح المؤلفون كيف يمكن استخدام التعلم الفيدرالي المنقسم لتحسين أمان وخصوصية تطبيقات إنترنت الأشياء مثل الحوسبة المتطورة والمدن الذكية وأنظمة التحكم الصناعية. كما أنها تسلط الضوء على الفوائد المحتملة لاستخدام التعلم الفيدرالي المنفصل في هذه التطبيقات، مثل تحسين الدقة، وانخفاض تكاليف الاتصال، وزيادة الخصوصية.

「安全物聯網應用程序的聯合學習分離：概念，平臺，應用程序和實施示例」一書全面概述了聯合學習的研究現狀及其在安全應用程序中的應用物聯網。該書涵蓋了分離的聯合學習的基本概念，基礎和應用，以及證明該方法的實用性和有效性的案例研究。它強調必須了解現代知識的技術發展進程，以此作為人類生存和人類在交戰國的團結的基礎。本書首先討論了傳統聯邦學習的問題，以及分裂的聯邦學習如何解決這些問題。然後，他深入研究了分離的聯邦學習的基本概念，包括數據異質性，通信開銷和隱私問題。作者解釋了如何使用分離的聯邦學習來提高物聯網應用程序的安全性和隱私，例如外圍計算機，智能城市和工業控制系統。他們還強調了在這些應用程序中使用單獨組合學習的潛在好處，例如提高準確性，降低通信成本和提高隱私。