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一种基于联邦学习的网络入侵协同检测方法.pdf

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一种基于联邦学习的网络入侵协同检测方法。其包括发起者发起联邦学习请求;协调方下发参数信息;各参与方在本地训练联邦入侵检测卷积模型;获得本地加密态联邦入侵检测卷积模型并上传;得到全局联邦入侵检测卷积模型并下发;反馈联邦学习情况等步骤。本发明所训练的联邦入侵检测卷积模型更切合自身的业务需求。联邦学习任务采用联邦模型增量平均聚合函数,可使联邦学习效率提升。各参与方上传模型采用加密态联邦入侵检测卷积模型,可防止半诚实的参与方对其他参与方的模型反演攻击。由联邦学习的发起者进行仲裁,保护了入侵检测库不被协调

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114640498 A (43)申请公布日 2022.06.17 (21)申请号 202210097210.1 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人 天津理工大学 地址 300384

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