Federated Naive Bayes with Real Mixture of Gaussians and Institutional Governance Regularization for Network Intrusion Detection

该论文提出了一种用于网络入侵检测的新型联邦学习方法，旨在解决传统联邦学习假设各参与机构数据分布同质的问题。作者指出，不同机构（如金融公司与政府机构）的安全控制成熟度、风险暴露程度存在显著差异，导致其本地模型训练数据本质不同。论文从ISACA

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR