Federated Attack Campaign Detection via Contrastive Encoding of Threat Indicators in Gradient Updates
针对传统网络攻击活动检测依赖跨组织共享敏感遥测与威胁情报、带来隐私与合规障碍的问题,本文提出一种基于联邦学习的模块化框架 FedIoC,用于在不直接传输 IoC(威胁指标)的情况下恢复跨组织的协同攻击活动模式。其核心思路是:各参与客户端在本
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