本论文介绍了一种基于联邦学习的入侵检测系统（FL-IDS），用于提高无人机网络（FANET）的安全性。FL-IDS通过联邦学习解决了集中式入侵检测系统的隐私问题，实现了无人机之间的分散式合作训练。实验结果表明FL-IDS在保护隐私的同时，性能与集中式IDS相媲美，并通过BTSC方法进一步增强了性能。与传统入侵检测方法（如L-IDS）的比较分析为FL-IDS的优势提供了深入见解。该研究为FANET安全领域做出了重要贡献，提出了一种注重隐私的分散式入侵检测方法，以应对无人机网络的独特挑战。