連邦学習の課題である統計的データ異質性と教師データ不足に対処するため、補助タスクを活用したハードパラメータ共有マルチタスク学習モデルを提案する。このモデルにより、通信コストと計算コストを削減し、相互に関連する補助タスクから得られる知識を活用して、ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を向上させる。