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申请/专利权人：上海电力大学;华芯睿智(上海)大数据科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的边缘异构网络入侵检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括对原始数据进行预处理得到测试数据；采用模型对所述测试数据进行概率密度估计，并评估所述测试数据的异常性质；去除异常数据，采用算法更新节点参数，并循环迭代直至所述模型在异构网络环境下收敛。本发明提升了入侵检测系统的泛化能力，使其能够适应各种异构网络环境，并有效地处理不同类型的攻击行为。其次，该方法具备处理非独立分布数据的能力，能够有效地应对数据分布不均匀的情况，提高了入侵检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于联邦学习的边缘异构网络入侵检测方法，其特征在于：包括，对原始数据进行预处理得到测试数据；采用模型对所述测试数据进行概率密度估计，并评估所述测试数据的异常性质；去除异常数据，采用算法更新节点参数，并循环迭代直至所述模型在异构网络环境下收敛，实现入侵检测和异构数据利用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 华芯睿智(上海)大数据科技有限公司 一种基于联邦学习的边缘异构网络入侵检测方法及系统
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