公开(公告)号：CN117834290A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410031036.X

申请日：2024-01-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张桦 ,  陈标 ,  许艳萍 ,  何泽奇 ,  吴以凡 ,  张灵均 ,  许永兴

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/1095 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种非均匀高斯分布下的网络攻击联邦检测方法及系统，该方法首先在客户端采集网络数据和攻击数据构建数据集，获取数据集的分布信息发送到中央服务器。然后中央服务器构建CNN‑Attention神经网络模型并初始化，将初始化全局模型参数下发到各个客户端。然后在客户端构建基于CNN‑Attention神经网络模型的本地模型，使用本地数据集进行训练，并输出网络攻击的检测结果，再将本地模型参数保存成数组发送到中央服务器；最后在中央服务器，接收各个客户端的本地模型参数，对全局模型进行更新，并同步到客户端。本发明对网络数据具有较好的表征能力，对攻击流量具有较高的检测能力。