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已翻译doi metadata英文原文2028-08-27
网络防御数字孪生：用于自主威胁预测和响应的联邦学习与零信任 AI 架构
International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology | 期刊文章 | 现代企业网络在持续威胁下运行，这些威胁利用机器速度下的云原生配置错误、身份泛滥和 API 漏洞。现有的安全运营中心（SOC）架构仍然主要是反应式的、基于签名的，并且无法预测多阶段横向移动。本文提出了认知网络防御数字孪生（CCDT），这是一种统一架构，集成了联邦学习（FL）、图神经网络（