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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种物联网网络入侵检测方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118764262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410922227.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种物联网网络入侵检测方法、装置及存储介质是由胡佳;朱翔宇;赵鑫鑫;姜凯;金长新;李锐;魏子重设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网网络入侵检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及检测技术领域，特别是涉及一种物联网网络入侵检测方法、系统及存储介质，本发明本地客户端获取物联网设备组采集的数据，并基于这些数据更新中央处理器下发的全局神经网络模型，以生成本地神经网络模型，并将本地神经网络模型的模型参数发送至中央处理器，中央处理器整合来自多个本地客户端的模型参数来更新全局神经网络模型，并将更新后的全局神经网络再下发到本地客户端，以基于此再生成新本地神经网络模型，并将新的本地神经网络模型的模型参数在发送至中央服务器，以此持续反复更新全局神经网络模型和生成新的本地神经网络模型，不仅有助于检测各种模式的外部攻击，而且还有助于防止外部攻击改变模型参数。

本发明授权一种物联网网络入侵检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物联网网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、生成全局神经网络模型，并将生成的全局神经网络模型发送给每个本地客户端； 步骤二、每个本地客户端从与其连接的物联网设备组获取数据； 步骤三、每个本地客户端基于获取到的数据，对接收到的全局神经网络模型进行本地训练，以生成本地神经网络模型； 步骤四、每个本地客户端将本地神经网络模型的模型参数上传到中央服务器； 步骤五、中央服务器对接收到的所有本地参数进行聚合，以对全局神经网络模型进行更新； 步骤六、中央服务器将更新后的全局神经网络模型再下发到每个本地客户端，再执行步骤二，以此迭代； 所述步骤四包括：将本地神经网络模型的模型参数上传到中央服务器之前，将本地神经网络模型的模型参数映射为具有隐私保护的模型参数，具体公式如下： 假设有一个本地神经网络模型参数向量，可以通过对参数向量添加拉普拉斯噪声： 其中：是函数的灵敏度，即输入数据变化引起的输出变化；是隐私预算，控制隐私保护程度； 所述步骤五包括：中央服务器基于接收到的所有本地参数进行聚合，基于聚合的本地参数来对初始化全局神经网络模型的模型参数进行更新； 其中，所述对初始化全局神经网络模型的模型参数进行更新的具体公式如下所示： ； 其中，是训练轮次，是更新后的全局神经网络模型的模型参数；是接收到的第个本地客户端的模型参数；是第个本地客户端的权重，该权重根据数据量或模型质量动态调整。

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