公开(公告)号：CN112203282B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202010885234.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 范雨琳 ,  李杨 ,  詹梦奇 ,  崔华俊 ,  张琰

IPC: H04W12/121 ,  H04W12/122 ,  H04L9/00 ,  H04W12/02 ,  G06N20/00 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明提供一种基于联邦迁移学习的5G物联网入侵检测方法及系统，包括采集物联网中一待检测流量，获取原始数据包的特征向量；将特征向量输入相应客户端模型fm，k，判断该待检测流量是否合法。本发明首个提出了5G物联网IDS中的联邦迁移学习方法，能安全地聚合来自不同物联网的数据，并通过知识迁移和共享实现了对每个物联网的良好入侵检测模型，可以方便和安全地应用于多种不同的物联网，具有很强的泛化能力，相比现有方法能更加准确检测异常流量，更有效检测未知攻击。

公开(公告)号：CN112203282A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202010885234.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 范雨琳 ,  李杨 ,  詹梦奇 ,  崔华俊 ,  张琰

IPC: H04W12/121 ,  H04W12/122 ,  H04L9/00 ,  H04W12/02 ,  G06N20/00 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明提供一种基于联邦迁移学习的5G物联网入侵检测方法及系统，包括采集物联网中一待检测流量，获取原始数据包的特征向量；将特征向量输入相应客户端模型fm，k，判断该待检测流量是否合法。本发明首个提出了5G物联网IDS中的联邦迁移学习方法，能安全地聚合来自不同物联网的数据，并通过知识迁移和共享实现了对每个物联网的良好入侵检测模型，可以方便和安全地应用于多种不同的物联网，具有很强的泛化能力，相比现有方法能更加准确检测异常流量，更有效检测未知攻击。