Adversarial AI and Data Poisoning in Federated Learning (Paperback)

Lingua: inglese

Editore: IGI Global, Hershey, PA, 2026

9798337362250

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Paperback. With the growing security challenges at the intersection of distributed machine learning and malicious interference, there are growing challenges that federated learning can address. Federated learning enables collaborative model training across devices while preserving data privacy. However, this decentralized nature also opens new vulnerabilities, particularly to adversarial attacks and data poisoning, where malicious actors can inject corrupted data or manipulate updates to degrade models or extract sensitive information. As the adoption of federated learning accelerates, understanding and these threats are essential to ensure model integrity and resilience in real-world situations. Adversarial AI and Data Poisoning in Federated Learning provides a comprehensive examination of emerging threats, attack vectors, and defense mechanisms within federal learning systems. This book highlights vulnerabilities of federated learning architectures, explores strategies for detection and mitigation of adversarial threats, and presents real-world case studies. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Codice articolo 9798337362250

Dati bibliografici

Titolo
Adversarial AI and Data Poisoning in Federated Learning (Paperback)
Autore
Vipul Jain
Editore
IGI Global, Hershey, PA
Anno di pubblicazione
2026
Condizione
new
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 13
9798337362250

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