物联网 (IoT) 异常检测具有重要意义，因为它在保护现代关键基础设施方面发挥着重要作用，例如智能电网中的伪造数据注入检测和传输线故障诊断。研究人员提出了由机器学习 (ML) 技术培育的各种检测方法。联邦学习 (FL) 作为一种有前途的分布式机器学习范式，由于其隐私保护和低延迟的优势，最近已被用于提高检测性能。然而，现有的基于 FL 的方法仍然面临着效率、鲁棒性和安全性方面的挑战。为了解决这些问题...