CO-DEFEND

新的 CO-DEFEND 框架支持隐私保护的 DoH 威胁检测

研究人员开发了一个名为 CO-DEFEND 的新框架，以解决在保护数据隐私的同时检测恶意 DNS over HTTPS (DoH) 流量的挑战。这种去中心化的联邦学习方法允许多个实体在不共享其敏感本地数据的情况下实时协作训练机器学习模型。该框架将支持向量机、逻辑回归、决策树和随机森林等常用机器学习算法适配到这种联邦环境中，与现有方法相比，在威胁检测方面表现出更高的可扩展性和效率。