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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明公开了一种基于原型学习和联邦学习的物联网入侵检测方法及系统，属于入侵检测领域，通过将物联网的每个客户端本地神经网络模型划分为嵌入层和决策层，对客户端上的每个攻击类的所有潜在向量计算各自的聚类中心，将聚类中心作为对应攻击类在当前客户端上的本地原型并上传到中央服务器；再通过中央服务器生成全局原型并分发回对应的客户端；根据全局原型个性化训练客户端的本地神经网络模型，以便用来检测对本地物联网网络的攻击行为。本发明通过对齐不同物联网客户端本地原型的同时保持其本地模型一定程度的个性化，来增强每个客户端入侵检测能力。
主权项：1.一种基于原型学习和联邦学习的物联网入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将物联网的每个客户端本地神经网络模型划分为嵌入层和决策层，嵌入层负责将每个原始输入映射到潜在空间形成潜在向量并作为原型的候选，决策层用以检测潜在向量具体的攻击类别；S2：对客户端上的每个攻击类的所有潜在向量计算各自的聚类中心，将聚类中心作为对应攻击类在当前客户端上的本地原型并上传到中央服务器；S3：中央服务器收到所有客户端上传的本地原型后计算生成全局原型，在当前联邦轮次结束后将全局原型分发回对应的客户端；S4：对每个客户端的本地神经网络模型进行个性化训练优化，优化目标为最小化本地数据的分类错误和使本地原型尽可能接近全局原型；S5：客户端根据训练好的神经网络模型对每个输入进行鉴别，来发现对本地物联网网络的攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 基于原型学习和联邦学习的物联网入侵检测方法及系统
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