Обнаружение аномалий в IoT: Новый подход к федеративному обучению

В данной системе федеративного обучения происходит совместное обучение модели на децентрализованных данных, сохраняя при этом конфиденциальность пользовательской информации и обеспечивая эффективное использование ресурсов.

Исследователи предлагают эффективный метод для выявления угроз в гетерогенных сетях Интернета вещей, основанный на федеративном обучении и не требующий централизованного доступа к данным.