聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-IDS融合CGAN数据增强、知识蒸馏与差分隐私的联邦入侵检测框架，为可信联邦模型部署提供支撑。
面向联邦基础模型的安全评测与防御方法研究-李佳龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/22/%e9%9d%a2%e5%90%91%e8%81%94%e9%82%a6%e5%9f%ba%e7%a1%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%ae%89%e5%85%a8%e8%af%84%e6%b5%8b%e4%b8%8e%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/
随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升，机器学习模型迅速发展，成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现，机器学习模型面临着严峻的安全威胁…
动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法（一）——空间向量模型 文本表示方法（二）——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…
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吕英 2015.1.28
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主要探讨基于大语言模型的事件根因分析。阐述其研究背景、意义，涉及 RCACopilot 和 RCAgent 算法，包含数据收集、处理、输出，以及算法的具体流程等。通过实验对比展示其…
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NER作为自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体识别是许多任务的基本组成部分，并已被深度神经网络大大推进。目前NER只是在有限的领域和实体类型中取得了较好的成绩，…
