Differentially private federated learning for localized control of infectious disease dynamics

Kerkouche, Raouf und Zunker, Henrik und Fritz, Mario und Kühn, Martin Joachim (2026) Differentially private federated learning for localized control of infectious disease dynamics. Scientific Reports, 16 (20808). Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41598-026-60725-1. ISSN 2045-2322.

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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	227002270
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:

6 Juli 2026

Erschienen in:

Scientific Reports

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.1038/s41598-026-60725-1

Verlag:

Nature Publishing Group

ISSN:

2045-2322

Status:

veröffentlicht

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:

08 Okt 2026 09:44

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