Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hạ tầng mạng bằng cách phát hiện các mối đe dọa. Các phương pháp dựa trên học máy (ML) đã nâng cao hiệu quả của IDS. Tuy nhiên, điều này đã gây ra lo ngại về quyền riêng tư do các phương pháp IDS dựa trên ML yêu cầu dữ liệu tập trung. Để giải quyết vấn đề này, Học liên kết (FL) đã được áp dụng trong IDS, cho phép các mô hình ML được đào tạo trên các thiết bị/khách hàng phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Tuy nhiên, FL gặp khó khăn với dữ liệu không độc lập và đồng nhất (non-IID), dẫn đến hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập bị giảm. Bài báo này giới thiệu việc sử dụng hàm mất mát giúp học các biểu diễn cục bộ gọn nhẹ trên mỗi khách hàng và một mô hình.