联邦学习如何提升网络切片安全性？

这是一篇关于网络切片中提高安全性的联邦学习方法的论文。联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个设备在不共享其本地数据的情况下共同训练模型。这在网络切片中非常有用，因为每个切片都可以拥有自己的数据，但它们需要协同工作来学习安全威胁的共同模式。这篇论文探讨了联邦学习如何被用于训练能够检测网络切片中的异常行为的模型，从而提高整个网络的安全性。