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目标：构建一个基于联邦学习的网络攻击检测系统，用于预测和防范常见的网络攻击类型（如 DDoS 攻击、钓鱼攻击等）。数据集：使用KDD Cup 99数据集，这是一个常用于网络入侵检测的数据集。该数据集包含多种类型的网络攻击数据，包括正常流量和各种攻击流量（如 DDoS、端口扫描、钓鱼攻击等）。模型：设计一个深度神经网络用于网络流量分类，使用联邦学习技术来在多个客户端之间进行协同训练。本文展示了如何使用联邦学习进行网络攻击预防模型的设计与实现。