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/
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1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
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远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
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