CLAD: A Clustered Label-Agnostic Federated Learning Framework for Joint Anomaly Detection and Attack Classification

该论文提出了一个名为CLAD的综合框架，用于解决物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）环境下的入侵检测问题。随着IoT设备的激增，网络攻击面大幅扩大，传统集中式入侵检测系统面临隐私和扩展性挑战。联邦学习（FL）提供了一种隐私保护方案，但现

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR