摘要
针对传统网络安全态势感知系统中数据隐私泄露、资源利用率低及跨域威胁检测能力不足等问题,本研究提出一种融合联邦学习(FL)与虚拟化技术的分布式协同解决方案。系统采用“数据不动,模型动”的FL框架,支持多个分布式节点基于本地日志独立训练威胁检测模型,并通过动态加权聚合算法优化参数融合过程,在降低通信开销的同时提升模型鲁棒性。结合虚拟存储管理模块,实现计算与存储资源的弹性调度,保障高并发场景下的实时响应能力。
出处
《信息记录材料》
2025年第12期189-191,共3页
Information Recording Materials
