基于联邦学习与卷积神经网络的入侵检测模型OA北大核心CSTPCD
网络入侵检测模型需要在大规模的网络流量数据中及时准确地识别出恶意数据,但单一机构的标签数据不足,各机构之间不愿共享数据,导致训练出的入侵检测模型性能不高.针对上述问题,提出一种基于联邦学习和1维卷积神经网络的入侵检测模型FL-1DCNN,在保证较高检测精度的同时,允许更多的参与方保护自身数据的隐私和安全,解决了标签数据不足的问题.FL-1DCNN模型首先对原始数据集进行一系列预处理操作,然后在联邦学习机制下将1维卷积神经网络作为各参与方的通用模型…查看全部>>
罗文华;张晓龙
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,沈阳110035中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,沈阳110035
计算机与自动化
入侵检测联邦学习深度学习卷积神经网络CICIDS2017数据集
《信息安全研究》 2024 (7)
P.642-648,7
国家重点研发计划项目(2021YFC3301801)。
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