基于联邦学习的去中心化自适应智能传输协议，用于隐私保护的6G网络

这篇文章很可能是一篇研究论文，探讨了在6G网络中安全高效数据传输的新方法。 联邦学习的使用表明，通过在不共享原始数据的情况下进行模型训练来关注隐私。 协议的去中心化和自适应特性意味着鲁棒性以及根据网络状况优化传输的能力。 关注6G表明了一种前瞻性的方法，以应对下一代通信的挑战。

• •专注于6G网络中的隐私保护数据传输。
• •采用联邦学习进行模型训练，无需共享原始数据。
• •提出了一种去中心化和自适应的传输协议。
• •旨在根据网络状况优化传输。