Collaborative computing systems used today are a significant problem, and the variety of attacks and data privacy protection play an important role. Accordingly, this research takes the latest technology, such as federated learning and cloud-edge collaborative computing systems. Among them, multi-national validation with attacks/without attacks architecture is mainly developed, and 'End-to-end privacy-preserving deep learning for attack classification method is used to classify each episode that occurs and done through End-to-end privacy-preserving deep understanding (E2EPPDL). This is the most essential core component of our research. We justified them with Time, Node Count, Routing count, and Data delivery ratio estimates.

The proposed approach involves the integration of cloud computing and robotics with deep learning techniques for providing innovative solutions for search and rescue operations. They help to provide adaptive solutions in complex environments. Cloud computing helps in data storage and processing through adopting real-time decision-making and integration with the rescue teams. The accumulation of deep learning techniques with robotic systems helps in obtaining the ability to adapt to dynamic environments. This helps the robot to analyze and interpret huge amounts of data which involves sensor data and images. This helps in the identification of potential hazards by optimizing the navigation routes. The cloud-based robotic architecture is used to achieve multiple robotic units to exchange information through a communication protocol. This novel approach provides diverse solutions for Search and Rescue (SAR) operations. They also provide remote monitoring and control which leads to managing the robot with a centralized platform. Deep learning models help to improve accuracy through an iterative process. The situational awareness of the robot is obtained using the collaboration of advanced sensors and communication devices. This helps in increasing the automatic decision-making process. This helps to function the robots in lower visibility environments. Thus, the proposed methodology helps in reducing the impact of the disaster.