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公开(公告)号：CN118018177A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410272207.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于本地图拓展的联邦化网络入侵检测方法，属于网络安全技术领域，包括步骤：以网络流量数据中的源地址和目的地址作为网络流量的端点，其余流量数据作为边缘特征，构建网络流量数据的图；构建基于自噪声机制和同态加密方法的通用图神经网络联邦学习架构；对通用图神经网络联邦学习架构进行安全联邦化训练；对客户端的本地图结构进行拓展。本发明通过结合同态加密和自噪声机制，能够在保护数据隐私的同时提供通用性的隐私保护方案，同时基于本地图拓展技术，能够利用不同客户端间的网络流量关系来拓展本地图数据，以提升联邦学习模型性能。
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