Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges
이 체계적 문헌 고찰은 분산 사이버 위협 탐지를 위한 연합 학습 아키텍처, 응용 분야 및 과제를 분석하며, 프라이버시와 대역폭 제한 문제를 해결하기 위한 탈중앙화 모델로의 전환을 강조하는 동시에 비독립 동일 분포(non-IID) 데이터와 적대적 공격을 효과적인 구현을 가로막는 핵심 장벽으로 식별한다.