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公开(公告)号：CN116846584A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310517274.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 海南大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种网络入侵检测方法、系统、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取当前入侵检测模型的参数和当前本地检测模型的流量时序数据；根据流量时序数据和本地检测模型，确定所述本地检测模型的局部模型参数；通过联邦学习算法对局部模型参数进行全局聚合，得到入侵检测模型的全局模型参数；若全局模型参数满足预设条件，则根据全局流量时序数据和入侵检测模型，确定网络入侵检测结果。这样，一方面通过联邦学习可以确定入侵检测模型的全局模型参数，从而对网络入侵进行准确检测，提高了检测结果的准确性，另一方面增加了入侵检测模型的数据量，解决了网络入侵场景中的数据孤岛问题，同时保障本地用户数据不被泄露。
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