[发明专利]一种基于联邦学习框架的电力计量系统网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 202110117662.7 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112800461B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 刘东奇;梁皓澜;宁柏锋;刘威;杜雨;乔中伟;夏卓群;陈亚玲 | 申请（专利权）人： | 深圳供电局有限公司;长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/0499;G06N3/098;G06N20/20;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 莫晓齐 |
| 地址： | 518001 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明具体公开了一种基于联邦学习框架的电力计量系统网络入侵检测方法，包括以下步骤：S1、集中器获取本地模型并设定目标；S2、获取用户电表数据并发送至集中器中构造若干批量的训练样本；S3、每一个集中器分别从数据中心下载全局模型权重参数并与所选取的一批量训练样本并进行训练以获取对应的本地模型权重参数；S4、将本地模型权重参数均传输给数据中心进行聚合平均以获取下一轮全局模型参数，同时将得到的下一轮全局模型权重参数反馈至集中器中并优化各自的本地模型权重参数；S5、重复步骤S4以获取检测模型；S6、根据所获取的检测模型判定实时运行系统是否存在网络入侵。本发明既能保护用户隐私，也能保证检测率，并减少通讯时间和计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 框架 电力 计量 系统 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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