contINuous deCentralized lEarNing of ioT devIces' behaVioural profilEs

Projektinformationen

INCENTIVE

ID Finanzhilfevereinbarung: 101065524

DOI

10.3030/101065524

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 14 Juli 2022

Startdatum 1 März 2023

Enddatum 30 April 2025

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 181 152,96

Koordiniert durch

UNIVERSIDAD DE MURCIA
Spain

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected, processed or generated by the action. It is a document describing what data will be collected, processed or generated and following what methodology and standards, whether and how this data will be shared and/or made open, and how it will be curated and preserved.

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (4)

Federated learning for misbehaviour detection with variational autoencoders and Gaussian mixture models

Autoren: Enrique Mármol Campos, Aurora Gonzalez-Vidal, José L. Hernández-Ramos, Antonio Skarmeta
Veröffentlicht in: International Journal of Information Security, Ausgabe 24, 2025, ISSN 1615-5262
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10207-025-01000-8

Misbehavior detection in intelligent transportation systems based on federated learning

Autoren: Enrique Mármol Campos, José L. Hernandez-Ramos, Aurora González Vidal, Gianmarco Baldini, Antonio Skarmeta
Veröffentlicht in: Internet of Things, Ausgabe 25, 2024, ISSN 2542-6605
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.iot.2024.101127

Intrusion Detection Based on Federated Learning: A Systematic Review

Autoren: Jose Hernandez-Ramos, Georgios Karopoulos, Efstratios Chatzoglou, Vasileios Kouliaridis, Enrique Marmol, Aurora Gonzalez-Vidal, Georgios Kambourakis
Veröffentlicht in: ACM Computing Surveys, 2025, ISSN 0360-0300
Herausgeber: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.1145/3731596

FedRDF: A Robust and Dynamic Aggregation Function Against Poisoning Attacks in Federated Learning

Autoren: Enrique Mármol Campos, Aurora Gonzalez-Vidal, José L. Hernández-Ramos, Antonio Skarmeta
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, Ausgabe 13, 2025, ISSN 2168-6750
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TETC.2024.3474484