[发明专利]基于聚类联邦学习的物联网设备异常流量检测方法有效
| 申请号： | 202210442394.0 | 申请日： | 2022-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN114900343B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 马卓;高佳晨;刘洋;杨易龙;刘心晶;李腾;张俊伟;马建峰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L43/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类联邦学习的物联网设备异常流量检测方法，其实现步骤为：初始化联邦学习系统，本地参与者对全局神经网络模型进行本地迭代训练，中心服务器判断是否满足聚类开启条件，中心服务器聚合神经网络模型并下发，中心服务器将所有参与者进行聚类化，中心服务器在聚类内部聚合神经网络模型并下发，所有本地参与者进行异常流量检测。本发明中心服务器能够将物联网设备按照数据分布情况划分到不同聚类中，通过聚类内部聚合全局模型，实现了数据分布不均场景下的模型最优化和个性化，从而提升了物联网设备的异常流量检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 联网 设备 异常 流量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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