基于联邦学习的无人机矩阵安全防护方案

关于无人机矩阵的中央控制系统安全性的思考，提出了一个基于联邦学习的解决方案。首先，使用正常数据训练全局模型，然后加入异常数据进行强化训练。接着，无人机根据自身历史数据进行本地训练，并将训练结果通过边缘服务器和中央服务器进行聚合。更新后的全局模型再分发至各无人机，形成持续迭代的闭环。此方法旨在增强无人机系统对异常指令的识别和防御能力。虽然想法尚不成熟，存在潜在漏洞，但为无人机系统的安全防护提供了新的思路。