本文提出了一种基于联邦学习的入侵检测框架，利用CIC-IDS 2017数据集实现去中心化机器学习，处理类别不平衡和异常观测值，优化模型性能。该框架在入侵检测方面表现优异，能够保护敏感数据并实现高检测率。此外，研究还探讨了基于卷积神经网络的入侵检测系统及其他机器学习方法在车联网安全中的应用，均显示出良好的检测效果。

本文提出了一种基于联邦学习的入侵检测框架，利用CIC-IDS 2017数据集实现去中心化机器学习，并通过SMOTE技术处理类别不平衡，以优化模型性能。研究表明，该框架在入侵检测中表现优异，同时保护用户隐私。此外，文章还探讨了联邦学习在车联网中的应用，分析了数据安全和模型性能的提升。