本文提出一个名为XAI FL-IDS的分布式入侵检测系统框架，旨在解决传统集中式IDS存在的两大局限：隐私泄露和缺乏可解释性。当前大多数IDS依赖集中式检测，要求IoT节点将原始数据发送至服务器，不仅增加网络开销，也无法保证数据隐私；同时，传统模型仅报告攻击与否，却不解释特征如何影响决策。作者首先通过联邦学习（FL）实现隐私保护：每个节点在本地训练数据，仅将更新参数（而非原始数据）上传至中央服务器，从而消除数据转移的隐私顾虑。其次，在本地节点和中央服务器两个层级的检测结果上，均使用SHAP（Shapley Additive Explanations）进行可解释性分析，提供决策过程的详细洞察。框架包含一个中央服务器和10个客户端，采用Edge-IIoTset数据集，并在客户端间均衡分布类别。每个客户端运行XGBoost模型。实验表明，该方法在入侵检测中表现稳健，准确率超过99%，有时可达100%。联邦学习的引入保证了每个本地节点网络信息的机密性。本文贡献在于将联邦学习与可解释AI有机结合，为分布式IDS提供了隐私保护与透明度兼具的解决方案。