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Daniel Jiménez-López
Daniel Jiménez-López
Investigador contratado, Universidad de Granada
Dirección de correo verificada de go.ugr.es
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Federated Learning and Differential Privacy: Software tools analysis, the Sherpa. ai FL framework and methodological guidelines for preserving data privacy
N Rodríguez-Barroso, G Stipcich, D Jiménez-López, JA Ruiz-Millán, ...
Information Fusion 64, 270-292, 2020
1132020
Survey on federated learning threats: Concepts, taxonomy on attacks and defences, experimental study and challenges
N Rodríguez-Barroso, D Jiménez-López, MV Luzón, F Herrera, ...
Information Fusion 90, 148-173, 2023
1082023
A tutorial on federated learning from theory to practice: Foundations, software frameworks, exemplary use cases, and selected trends
MV Luzón, N Rodríguez-Barroso, A Argente-Garrido, D Jiménez-López, ...
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 11 (4), 824-850, 2024
22024
FLEX: FLEXible Federated Learning Framework
F Herrera, D Jiménez-López, A Argente-Garrido, N Rodríguez-Barroso, ...
arXiv preprint arXiv:2404.06127, 2024
2024
Can we infer the presence of Differential Privacy in Deep Learning models' weights? Towards more secure Deep Learning
M Victoria
arXiv preprint arXiv:2311.11717, 2023
2023
El sistema no puede realizar la operación en estos momentos. Inténtalo de nuevo más tarde.
Artículos 1–5