Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges
Esta revisão sistemática analisa arquiteturas, aplicações e desafios de aprendizado federado para detecção distribuída de ameaças cibernéticas, destacando a mudança em direção a modelos descentralizados para abordar limitações de privacidade e largura de banda, ao mesmo tempo em que identifica dados não-IID e ataques adversários como barreiras críticas para uma implementação eficaz.