Buchumschlag

Federated Learning: A Survey on Privacy-Preserving Collaborative Intelligence

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Rahman, Ratun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Probabilistic Federated Learning on Uncertain and Heterogeneous Data with Model Personalization
von: Rahman, Ratun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sporadic Federated Learning Approach in Quantum Environment to Tackle Quantum Noise
von: Rahman, Ratun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tackling Heterogeneity in Quantum Federated Learning: An Integrated Sporadic-Personalized Approach
von: Rahman, Ratun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

False Data Injection Attack Detection in Edge-based Smart Metering Networks with Federated Learning
von: Uddin, Md Raihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Personalized Federated Foundation Models for Privacy-Preserving Recommendation
von: Li, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models
von: Yu, Sixing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy-Preserved Automated Scoring using Federated Learning for Educational Research
von: Latif, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking LoRA for Privacy-Preserving Federated Learning in Large Models
von: Liu, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PRIVEE: Privacy-Preserving Vertical Federated Learning Against Feature Inference Attacks
von: Madabushi, Sindhuja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Federated and Split Learning for Privacy Preserving Clinical Prediction and Treatment Optimization
von: Akter, Farzana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy-Preserving in Blockchain-based Federated Learning Systems
von: M., Sameera K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy Preserving Federated Learning with Convolutional Variational Bottlenecks
von: Scheliga, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decentralized Federated Learning: A Survey on Security and Privacy
von: Hallaji, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Personalized Federated Learning for Distributed Photovoltaic Disaggregation under Statistical Heterogeneity
von: Chen, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
von: Piran, Fardin Jalil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning for Sensitive Healthcare Data
von: Xu, Yukai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Federated Learning via Homomorphic Adversarial Networks
von: Dong, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning for Privacy-Preserving Medical AI
von: Hoang, Tin
Veröffentlicht: (2026)

Privacy Preserved Blood Glucose Level Cross-Prediction: An Asynchronous Decentralized Federated Learning Approach
von: Piao, Chengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Latent Factor Model for Bias-Aware Recommendation with Privacy-Preserving
von: Gao, Junxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CADRE: Customizable Assurance of Data Readiness in Privacy-Preserving Federated Learning
von: Hiniduma, Kaveen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Privacy-Preserving Data-Driven Education: The Potential of Federated Learning
von: Khalil, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Distributed Chemical Process Optimization
von: Pipattaratonchai, Teetat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Selection of LoRA Components in Privacy-Preserving Federated Learning
von: Kim, Myoungjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Data Analytics for Cancer Immunotherapy: A Privacy-Preserving Collaborative Platform for Patient Management
von: Raheem, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Markov Imputation: Privacy-Preserving Temporal Imputation in Multi-Centric ICU Environments
von: Düsing, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy Preserving Reinforcement Learning with One-Sided Feedback
von: Cong, Lin William, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Privacy-Preserving Cloud Architecture for Distributed Machine Learning at Scale
von: Punniyamoorthy, Vinoth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edge-FIT: Federated Instruction Tuning of Quantized LLMs for Privacy-Preserving Smart Home Environments
von: Venkatesh, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAFE: Secure and Accurate Federated Learning for Privacy-Preserving Brain-Computer Interfaces
von: Jia, Tianwang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Federated Learning for Personalized Privacy Recommendation
von: Na, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PateGail: A Privacy-Preserving Mobility Trajectory Generator with Imitation Learning
von: Wang, Huandong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multivocal Literature Review on Privacy and Fairness in Federated Learning
von: Balbierer, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures
von: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature-Aware Anisotropic Local Differential Privacy for Utility-Preserving Graph Representation Learning in Metal Additive Manufacturing
von: Islam, MD Shafikul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Permutation-Invariant Representation Learning for Robust and Privacy-Preserving Feature Selection
von: Liu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BACSA: A Bias-Aware Client Selection Algorithm for Privacy-Preserving Federated Learning in Wireless Healthcare Networks
von: Yadav, Sushilkumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PAC Privacy Preserving Diffusion Models
von: Xu, Qipan, et al.
Veröffentlicht: (2023)