CoLD: Collaborative Label Denoising Framework for Network Intrusion Detection.
本文针对网络入侵检测中标签噪声问题展开研究。标签噪声会导致模型错误分类和检测精度下降，现有去噪方法往往缺乏对网络流量的深层理解，盲目重构标签分布以过滤含噪样本，因而性能次优。作者从因果关联视角揭示了噪声标签对入侵检测模型的影响机制，指出性能
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本文针对分布式因果结构学习中的隐私泄露问题，提出了一种基于全同态加密（FHE）的隐私保护方法。传统方法中，数据在传输和计算过程中可能暴露敏感信息，而FHE允许在密文上直接进行计算，从而保证数据全程加密。然而，将FHE应用于因果结构学习面临计
Outsmarting the Chameleon: Counterfactual Decoupling for Tactical OOD Shifts in Live Streaming Risk Assessment
直播已成为社交互动和数字商务的主要媒介，但也面临日益复杂的风险。一个根本性挑战是战术型分布外（OOD）偏移：恶意行为者保持其稳定底层意图（如欺诈），但不断重新设计叙事包装（如话术、场景）以逃避检测。现有OOD泛化范式假设难以满足，因为意图与