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摘要：联合学习是一种创新的分散机器学习技术，为增强网络安全提供了重要潜力。通过使多个实体能够在不共享原始数据的情况下进行协作训练模型，联合学习可以保留数据隐私和安全性，同时利用各种数据集的集体智能。本文探讨了联合学习的核心原理，其在威胁检测，入侵检测系统（IDS）和恶意软件检测中的应用。它还解决了与数据隐私，通信开销和模型准确性相关的技术挑战，从而提供了克服这些障碍的解决方案。此外，本文讨论了未来的趋势和研究机会，包括将联合学习与区块链等新兴技术的整合。通过案例研究和现实世界实例，我们证明了联邦学习在改善网络安全措施方面的有效性。本文结束了，强调正在进行的研究和协作的重要性，以充分实现联合学习在维护数字基础设施中的潜力。关键字：联合学习，网络安全，威胁检测，入侵检测系统，恶意软件检测，数据隐私，安全汇总，通信开销，模型准确性，区块链集成
网络安全中的联合学习：应用，挑战和未来的方向
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