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Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges
Esta revisión sistemática analiza las arquitecturas, aplicaciones y desafíos del aprendizaje federado para la detección distribuida de ciberamenazas, destacando el cambio hacia modelos descentralizados para abordar las limitaciones de privacidad y ancho de banda, al tiempo que identifica los datos no IID y los ataques adversarios como barreras críticas para una implementación efectiva.