联邦学习 (FL) 应用于安全分析，可以在多个组织或设备之间进行协作模型训练，而无需共享原始数据。 这种方法解决了隐私和监管问题，因为敏感数据（如网络日志或用户行为）保留在本地系统中。 每个参与者不是集中数据，而是在本地训练模型，仅与中央服务器共享模型更新（例如，梯度或参数），中央服务器聚合这些更新以改进全局模型。 这在金融或医疗保健等行业尤其有用，因为由于合规性规则，无法移动数据。 例如，银行可以共同检测欺诈模式，而无需暴露客户交易详情。
一个实际应用是在公司网络中进行入侵检测。 假设多家公司想要识别新的攻击媒介，但无法汇集其网络流量数据。 使用联邦学习，每家公司都会根据自己的网络日志训练本地模型以检测异常。 全局模型结合了所有参与者的见解，从不同的攻击签名中学习，而无需直接访问原始日志。 同样，移动安全应用程序可以使用联邦学习通过分析单个设备上的应用程序使用模式来检测恶意软件。 每个设备都在本地训练一个轻量级模型，并聚合更新以提高所有用户的检测准确性。 这种去中心化的方法避免了将敏感用户数据传输到中央服务器，从而减少了暴露于漏洞的风险。
然而，安全分析中的联邦学习面临挑战。 恶意参与者可能会提交中毒的模型更新以扭曲全局模型 - 例如，隐藏特定的攻击模式。 为了缓解这种情况，安全的聚合协议和模型更新的异常检测至关重要。 像差分隐私这样的技术可以向更新添加噪声，以防止逆向工程敏感数据。 TensorFlow Federated 或 PySyft 等框架提供了使用这些安全措施实施联邦学习的工具。 此外，通信开销和模型异构性（例如，不同组织中的不同特征集）需要仔细设计。 尽管存在这些障碍，联邦学习提供了一种可扩展的方式来增强威胁检测，同时保护数据隐私，使其成为跨组织安全协作的可行选择。