Differentially private federated learning for localized control of infectious disease dynamics

Kerkouche, Raouf und Zunker, Henrik und Fritz, Mario und Kühn, Martin Joachim (2025) Differentially private federated learning for localized control of infectious disease dynamics. PLoS Computational Biology. Public Library of Science (PLoS). ISSN 1553-734X. (eingereichter Beitrag)

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Differentially private federated learning for localized control of infectious disease dynamics

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Kerkouche, Raouf	CISPA Helmholtz Center for Information Security	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Zunker, Henrik	henrik.zunker (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-9825-365X	NICHT SPEZIFIZIERT
Fritz, Mario	CISPA Helmholtz Center for Information Security	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kühn, Martin Joachim	Martin.Kuehn (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0906-6984	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

September 2025

Erschienen in:

PLoS Computational Biology

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Verlag:

Public Library of Science (PLoS)

ISSN:

1553-734X

Status:

eingereichter Beitrag

Stichwörter:

Memilio Differential privacy Federated learning Epidemic forecasting Infectious disease dynamics Local health authorities COVID-19

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R SY - Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Aufgaben SISTEC

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie

Hinterlegt von:

Zunker, Henrik

Hinterlegt am:

17 Nov 2025 15:22

Letzte Änderung:

17 Nov 2025 15:22

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