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申请/专利权人：长沙理工大学

摘要：本发明提供的一种AMI网络入侵检测的方法、装置及介质，适用于智能电网领域。根据各终端节点构建的钥匙与对应的本地更新权重加密得到各数据管理端内加密梯度数据。将加密梯度数据根据联邦学习算法先局部聚合再全局聚合得到全局模型参数，判断全局模型参数是否满足预设条件，若满足则说明模型收敛，若不满足则返回获取当前全局模型参数步骤。根据终端节点对应的本地更新权重设置以满足半异步模型分发协议和对加密梯度数据进行三层的模型聚合得到全局模型参数实现AMI网络入侵检测，即某个终端节点失效也可以正常使用，避免当前数据运行时若某个终端节点失效导致的训练数据失败，充分利用本地资源，提高联邦学习的收敛速度和入侵检测效率。

主权项：1.一种AMI网络入侵检测的方法，其特征在于，包括：获取当前全局模型参数和各终端节点内的多个电表数据并进行初始化处理和入侵检测模型得到训练数据；控制各数据管理端对各所述终端节点构建钥匙并根据各所述终端节点对应的本地更新权重对所述训练数据进行加密得到各加密梯度数据，其中，各所述加密梯度数据为各所述数据管理端内最后一个所述终端节点的数据，本地更新权重满足半异步模型分发协议，具体包括不同的状态，根据对应的本地更新权重确定当前选用的终端节点目前的节点状态；数据管理端将各所述加密梯度数据根据联邦学习算法局部聚合得到局部模型参数，云服务器将所述局部模型参数根据所述联邦学习算法全局聚合得到全局模型参数；判断所述全局模型参数是否满足预设条件；若是，则将所述训练数据进行集成学习并发送至数据库中；若否，则返回至所述获取当前全局模型参数和各终端节点内的多个电表数据并进行初始化处理和入侵检测模型得到训练数据的步骤；其中，所述获取当前全局模型参数和各终端节点内的多个电表数据并进行初始化处理和入侵检测模型得到训练数据，包括：将多个所述电表数据进行数据扰动处理得到本地计量数据并分配至各台区智能终端；选取各所述台区智能终端作为各所述终端节点分配至各所述数据管理端；将所述当前全局模型参数初始化得到初始模型参数；各所述终端节点将所述初始模型参数与所述本地计量数据根据所述入侵检测模型得到所述训练数据；对应地，所述控制各所述数据管理端根据所述钥匙与对应的所述本地更新权重对所述训练数据进行加密得到各所述加密梯度数据，包括：在各所述终端节点内选取当前的终端节点；将所述当前的终端节点对应的钥匙与本地更新权重以及上一个所述终端节点对应的加密梯度数据对所述训练数据进行加密得到当前加密梯度数据；判断所述当前的终端节点在所述数据管理端内是否为最后一个所述终端节点；若是，则所述当前加密梯度数据为所述加密梯度数据；若否，则在各所述终端节点内选取除所述当前的终端节点外的所述终端节点作为下一个终端节点并返回至所述在各所述终端节点内选取当前的终端节点的步骤。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长沙理工大学 一种AMI网络入侵检测的方法、装置及介质