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物联网（IoT）是一个分散且不断变化的网络，它在安全方面构成了挑战。输入强调了对保护物联网设备及其数据免受潜在威胁的强大安全措施的需求。该研究侧重于联合学习（FL）技术，作为增强物联网安全性的潜在解决方案。fl模型旨在保护敏感数据，同时允许其与其他系统进行交换，从而成为保护物联网环境的有前途的方法。此外，该输入表明，实施入侵检测系统（IDS）是增强整体物联网安全性的附加策略。通过组合FL和ID，目的是开发一种全面的解决方案，以解决保护IoT设置的复杂问题。输入强调了探索机器学习（ML）技术的重要性，以改善物联网设备的安全协议。它还强调了验证FL技术在保护和传输物联网系统中的指定信息中的效果的重要性。ID的集成被提出是一项额外的措施，以增强整个物联网系统的安全性。最终，这项研究的目的是提供全面和有效的解决方案来应对物联网中的安全挑战，从而增加对这项技术在各个领域中应用的信任。
使用联邦学习对物联网安全挑战进行研究入侵检测系统
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