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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明提供一种工业物联网时序交易网络异常检测方法，在保护客户端数据隐私的同时，协同训练一个全局模型，能够有效整合分散在多个客户端上的时序交易网络信息，并执行异常检测。关于去中心化的多源时序交易网络异常检测，本方案能够有效挖掘交易网络数据中的时序特征并保护客户端的数据隐私。本发明能够克服现有方法对多源时序交易网络异常检测时，对于时序特征和隐私安全考虑不足的问题。
主权项：1.一种工业物联网时序交易网络异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、每个客户端对其所持有的动态加权有向交易网络进行初始特征的提取，包括以下步骤：步骤11、使用最大权值子图采样策略以减少原始交易网络的规模，并保留了图的大部分特征；步骤12、将交易网络边的特征建模为节点属性矩阵，采用图卷积网络编码客户端所持有时序交易网络的特征，将边级别的信息合并到以节点为中心的节点表征中；步骤13、根据边的时间戳信息，将动态交易网络建模为一系列网络快照；步骤2、在客户端上进行时序交易网络的私有特征计算；步骤3、在全局服务器上执行非私有全局特征的计算；包括以下步骤：步骤31、基于隐私增强策略生成全局节点表征；步骤32、生成全局图级表征；步骤33、通过最小化交叉熵损失来优化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种工业物联网时序交易网络异常检测方法
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