模型设计采用了轻量级的入侵检测架构，主要基于决策树和简单神经网络。每个边缘设备使用其本地数据分区训练一个本地模型，通过最小化损失函数来更新模型参数，而无需传输原始数据。训练完成后，设备将模型更新（如梯度或权重）发送至中央服务器。服务器通过安全聚合函数聚合这些更新，并添加噪声以实现差分隐私，从而生成新的全局模型。

当屏幕上的[*] Got shell!提示跳出，训练室的冷气似乎瞬间被人群的热情抵消——这不是游戏通关，而是CTF-PWN实战技能特训班的日常。短短几年，这门曾被视为"极客地下活动"的课程，已悄然串联起教育、科技、人文与经济的多重叙事，成为数字时代一条独特的 ...

本文提出了一种基于Transformer的文本自注意力框架，将原始内存字节视为语言标记，通过地址感知的位置编码，使模型能够将内存作为文本读取并推断非连续区域间的上下文关系。该模型在CIC-MalMem-2022和NIST CFReDS Basic Memory Images两个公开数据集上实现了约97%的准确 ...