https://blog.qife122.com/tags/%E9%9D%9E%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83%E6%95%B0%E6%8D%AE/ Recent content in 非独立同分布数据 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Wed, 10 Sep 2025 03:05:04 +0800 https://blog.qife122.com/p/fedp3e%E8%B7%A8%E5%AD%A4%E5%B2%9B%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E9%9D%9E%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91%E6%81%B6%E6%84%8F%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%9A%84%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E5%8E%9F%E5%9E%8B%E4%BA%A4%E6%8D%A2/ Wed, 10 Sep 2025 03:05:04 +0800 https://blog.qife122.com/p/fedp3e%E8%B7%A8%E5%AD%A4%E5%B2%9B%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E9%9D%9E%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91%E6%81%B6%E6%84%8F%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%9A%84%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E5%8E%9F%E5%9E%8B%E4%BA%A4%E6%8D%A2/ <h1 id="fedp3e跨孤岛联邦学习中非独立同分布物联网恶意软件检测的隐私保护原型交换">FedP3E：跨孤岛联邦学习中非独立同分布物联网恶意软件检测的隐私保护原型交换</h1> <p><strong>摘要</strong>：随着物联网生态系统在关键领域的持续扩展，它们已成为日益复杂和大规模恶意软件攻击的主要目标。不断演变的威胁态势，结合物联网生成数据的敏感性，要求检测框架既保护隐私又能适应数据异构性。联邦学习（FL）通过实现去中心化模型训练而不暴露原始数据，提供了一个有前景的解决方案。然而，标准FL算法如FedAvg和FedProx在现实部署中往往表现不佳，这些部署以类别不平衡和非独立同分布（non-IID）数据分布为特征——尤其是在存在罕见或不相交恶意软件类别的情况下。</p>