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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '638174' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 638174 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 638174

Título del libro: International Conference on Computer Networking and Communications
Título del capítulo: Blockchain-enabled Efficient and Secure Federated Learning in IoT and Edge Computing Networks

Autores UNAM:
DAVID LOPEZ FLORES;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2023

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Palabras clave:

Edge computing; Energy utilization; Green computing; Internet of things; Learning systems; Network security; Behaviour monitoring; Block-chain; Blockchain-based security; Edge computing; Federated learning; Learning models; Machine-learning; Massive data; Model optimization; Network edges; Blockchain

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Resumen:

Federated learning (FL) has proven to be a promising solution to enable on-device machine learning over massive data generated by Internet of Things (IoT) devices at the network edge. However, the wide vulnerability space of the IoT network increases the risk of model poisoning attacks carried out by malicious or compromised IoT devices against FL model training. This paper proposes to exploit the use of blockchain technology to perform optimized monitoring of the behavior of IoT devices and select only reliable ones to provide model updates to the global FL model while preserving network performance. We formulate our worker device monitoring problem as an optimization problem and solve it to produce the optimal number of monitoring miners in the blockchain network in order to reduce the latency, bandwidth and energy consumption in the overall IoT network. Our results show that the optimal monitoring solution was able to reduce by 75% the total delay incurred by the IoT devices during training. © 2023 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781665457194
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICNC57223.2023.10074277