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AdaFedXplain: Adaptive Federated Learning with Explainable AI for Ransomware Detection

Md. Emran Biswas, Md. Delowar Hossain, Mst. Tanbin Yasmin Tanny, Muhammad Aminur Rahaman, Md Al Amin, Tangina Sultana · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.25318 · open-access PDF

Hindi

रैंसमवेयर का उपयोग करने वाले हमलों को जटिल बहु चरण अभियानों में विकसित किया गया है जो महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को लक्षित करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अरबों डॉलर के वार्षिक नुकसान होते हैं। पारंपरिक पता लगाने की तकनीकें शून्य-दिन के परिवर्तनों के खिलाफ प्रभावी नहीं हैं, और गोपनीयता मुद्दों को केंद्रित मशीन सीखने एल्गोरिदम द्वारा उठाया जाता है।

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Attacks using ransomware have developed into complex multiphase campaigns that target vital infrastructure, resulting in annual damages of billions of dollars. Conventional detection techniques are ineffective against zero-day variations, and privacy issues are raised by centralized machine learning algorithms. Federated learning allows for cooperative model training without data sharing, however current FL approaches suffer from explainability issues, high communication cost, and non-IID data heterogeneity. In this study, we present AdaFedXplain, an explainable AI-based adaptive federated lea

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange