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基于大语言模型和联邦学习的恶意流量安全分类研究

窦路遥 曲景辰 苗均重 周志刚 王泽昊

情报杂志2026，Vol.45Issue(7)：P.124-131,141,9.
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情报杂志2026，Vol.45Issue(7)：P.124-131,141,9.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2026.07.015

基于大语言模型和联邦学习的恶意流量安全分类研究

窦路遥 1曲景辰 2苗均重 3周志刚 2王泽昊4

作者信息

  • 1. 中国科学院武汉文献情报中心,武汉430071 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系,北京100190
  • 2. 山西财经大学信息学院,太原030006
  • 3. 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150006
  • 4. 华东师范大学社会发展学院,上海200241
  • 折叠

摘要

关键词

安全情报/网络安全/恶意流量/大语言模型/联邦学习/胶囊网络

分类

社会科学

引用本文复制引用

窦路遥,曲景辰,苗均重,周志刚,王泽昊..基于大语言模型和联邦学习的恶意流量安全分类研究[J].情报杂志,2026,45(7):P.124-131,141,9.

基金项目

山西省自然科学基金面上项目“面向多边异构与连续任务驱动的联邦持续学习关键技术研究”(编号:202403021221217)研究成果。 （编号:202403021221217）

情报杂志

OACHSSCD

1002-1965

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