本文针对分布式基础设施系统（包括云计算、物联网和边缘架构）面临的日益扩大的攻击面与复杂威胁，提出了一种认知威胁情报与可解释联邦安全分析框架。传统集中式入侵检测方法在可扩展性、数据隐私、通信开销以及AI决策透明性方面存在局限。该框架融合联邦学习（FL）、可解释人工智能（XAI）和认知安全分析，实现跨分布式网络的协作式隐私保护威胁检测。其核心是：各分布式节点本地独立训练安全模型，仅通过联邦聚合机制共享加密的模型参数与更新，而非原始网络流量数据，从而提升隐私保护、降低通信依赖与集中风险。在智能威胁分析方面，框架集成了Random Forest、XGBoost、Autoencoder等机器学习和深度学习算法，并通过XAI提供可解释的检测结果，增强安全分析师对AI决策的信任。实验设计与性能评估部分在摘要中未详述，但作者声称该框架在隐私保护、检测准确率和解释性方面优于传统方法。本文适合联邦安全、可解释AI及分布式系统安全领域的研究者与从业者阅读。