Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Robust Federated Learning Under Adversarial Attacks via Loss-Based Client Clustering
Naziv: Robust Federated Learning Under Adversarial Attacks via Loss-Based Client Clustering
Autori: Kritharakis, Emmanouil; Jakovetic, Dusan; Makris, Antonios; Tserpes, Konstantinos
Godina: 2026
Publikacija: MACHINE LEARNING AND PRINCIPLES AND PRACTICE OF KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2025, PT III
ISSN: 1865-0929 Pretraži identifikator
Tip rezultata: Konferencijski rad
Kolacija: vol. 2841 str. 508-523
DOI: 10.1007/978-3-032-19102-1_31
WoS-ID: 001782343600033
Scopus-ID: 2-s2.0-105040139954
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1046517
Projekat: European Union's Horizon Europe research and innovation actions [101168560]
European Union NextGenerationEU Recovery and Resilience Facility programme [16971, TAEDK-06199]
Ministry of Science, Technological Development and Innovation of the Republic of Serbia [451-03-137/2025-03/200125, 451-03-136/202503/200125]
Science Fund of the Republic of Serbia [7359]
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.