量子科技中心_量科网

本调查报告探讨了联邦学习（FL）与网络入侵检测系统（NIDS）的融合，重点分析了深度学习与量子机器学习方法。该技术使得分布式设备能进行协作式模型训练，同时保护数据隐私——这对无法集中处理敏感流量数据的网络安全场景至关重要。该研究团队通过系统分析，全面考察了专为入侵检测定制的各类FL架构、部署策略、通信协议及聚合方法，深入研究了隐私保护技术、模型压缩方法，以及针对DDoS攻击、中间人攻击和僵尸网络等威胁的联邦学习解决方案。该报告创新性地开创了量子联邦学习（QFL）研究领域，探讨了量子特征编码、量子机器学习算法及量子专用聚合方法，这些技术有望为网络流量中的复杂模式识别带来指数级加速。通过经典方法与量子方法的严格对比分析、研究缺口识别以及实际部署评估，该工作为工业应用落地和未来研究方向绘制了具体路线图。本研究成果为研究者和从业者提供了权威参考，帮助他们在日益复杂的网络环境中提升联邦入侵检测系统的隐私性、效率和鲁棒性，同时为量子增强型网络安全时代的到来做好准备。