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La rápida evolución del Internet de los Vehículos (IoV) introduce avances significativos en los sistemas de transporte inteligentes, pero también presenta desafíos críticos en la seguridad de los datos, la privacidad y la toma de decisiones en tiempo real. Este estudio propone un marco de seguridad basado en el Aprendizaje Federado (FL) para IoV, integrando el Promedio Federado (FedAvg) y la Privacidad Diferencial (DP) para mejorar la ciberseguridad preservando la privacidad de los datos. El modelo propuesto aprovecha las técnicas de aprendizaje automático descentralizado para mitigar las…mehr

Produktbeschreibung
La rápida evolución del Internet de los Vehículos (IoV) introduce avances significativos en los sistemas de transporte inteligentes, pero también presenta desafíos críticos en la seguridad de los datos, la privacidad y la toma de decisiones en tiempo real. Este estudio propone un marco de seguridad basado en el Aprendizaje Federado (FL) para IoV, integrando el Promedio Federado (FedAvg) y la Privacidad Diferencial (DP) para mejorar la ciberseguridad preservando la privacidad de los datos. El modelo propuesto aprovecha las técnicas de aprendizaje automático descentralizado para mitigar las amenazas a la seguridad, reducir la dependencia de la transmisión de datos en bruto y evitar el acceso no autorizado a datos sensibles de vehículos y usuarios. Mediante un extenso análisis empírico que utiliza conjuntos de datos de ciberseguridad del mundo real, esta investigación evalúa el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de los mecanismos de seguridad basados en FL en comparación con los enfoques convencionales.
Autorenporträt
Prof. Inès Benjaafar recieved the B. SC, M. Sc, Ph. D and Habilitation degrees in BusinessInformatics from the University of Tunis, ISG-Tunis, Tunisia, In 1998, 2000, 2006 and 2019,respectively.She is currently associate Professor with the University of Manouba, ESC-Tunis, Tunisia.