ارتقای مکانیسم های تشخیص امنیت سایبری از طریق یادگیری فدرال: مطالعه جامع در مورد تشخیص حملات

در دنیای پویا و همواره در حال تغییر امنیت سایبری، نفوذهای سایبری و حملات پیشرفته به یکی از ارکان اساسی حفاظت از داده های حساس و زیرساخت های حیاتی تبدیل شده است. با این حال، سیستم های سنتی شناسایی، که بر معماری های متمرکز تکیه دارند، در مواجهه با چالش هایی نظیر حفظ حریم خصوصی داده ها، محدودیت های مقیاس پذیری و مقاومت ناکافی در برابر حملات پیچیده و خصمانه، به تدریج ناکارآمدی خود را نشان می دهند. در این میان، یادگیری فدرال به عنوان یک رویکرد نوآورانه در حوزه یادگیری ماشین غیرمتمرکز، راه حلی امیدبخش برای غلبه بر این محدودیت ها ارائه کرده است. این روش به دستگاه ها و سیستم های توزیع شده اجازه می دهد که بدون نیاز به اشتراک گذاری مستقیم داده های خام، به صورت مشترک مدل های یادگیری پیشرفته ای را آموزش دهند. این ویژگی به طور موثری حریم خصوصی داده ها را تضمین کرده و در عین حال امکان شناسایی بهتر تهدیدات سایبری را فراهم می آورد. این مقاله با تمرکز ویژه بر کاربردهای یادگیری فدرال در شناسایی حملات سایبری، به بررسی دقیق و سیستماتیک روش های موجود در این حوزه می پردازد. ما با مرور جامع تحقیقات و رویکردهای مطرح، عملکرد این تکنیک ها را بر اساس معیارهای کلیدی مانند دقت، پایداری، مقیاس پذیری و امنیت ارزیابی می کنیم. همچنین، محدودیت ها و چالش های هر رویکرد را تحلیل کرده و نقاط ضعف و قوت آن ها را برجسته می سازیم. برای ارائه دیدگاه جامع تر، این مقاله تحلیل های مقایسه ای را از طریق جداول دقیق و ساختارمند ارائه می دهد. هدف نهایی این تحلیل ها، فراهم کردن بستری برای توسعه ابزارهای ایمن تر و کارآمدتر در مقابله با تهدیدات سایبری است.

ارتقای مکانیسم های تشخیص امنیت سایبری از طریق یادگیری فدرال: مطالعه جامع در مورد تشخیص حملات Keywords:

یادگیری فدرال , امنیت سایبری , شناسایی حملات , شناسایی حملات سایبری , هوش مصنوعی