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申请/专利权人：西京学院
摘要：本方案公开了一种工业物联网IIoT入侵检测方法，名为：NIDS‑FGPA，其涉及网络安全技术领域，该方法利用联邦学习FL架构，结合Pallier同态加密技术，以及提出基于梯度相似的模型聚合算法GSA，在确保训练过程安全性的同时，能够动态选择和加权不同模型的更新，从而降低通信开销；使用这种方法在工业物联网入侵检测时，该检测模型具备对复杂网络攻击的识别和捕获能力，显著增强了网络的整体安全性。
主权项：1.一种工业物联网IIoT入侵检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：数据预处理，对Edge-IIoTset和CICIoT2023数据集进行数据清洗，所述数据清洗包括删除包含缺失值、无穷大值及无穷小值的行，并去除重复行，以确保数据质量；完成所述数据清洗后，采用了最大-最小值归一化法对数据进行缩放，将数据转换到统一的范围内通常处于0到1之间，其中最小值为0，最大值为1，然后将数据转换成灰度图像；S2：通过中心服务器建立一个全局CNN-BiRGU的深度模型，并定义各层模型结构和具体的模型参数，初始化所述模型参数和所有客户端通信状态，且所述通讯状态保持为：允许通信；S3：对本地模型进行更新与训练，并在首轮通信时向所述客户端发送训练参数和全局模型G0，所述客户端在接收到训练参数和全局模型G0后，根据所述全局模型G0建立本地模型并设置本地模型的模型参数W0，随后依据所述模型参数W0启动模型更新程序；在非首轮通信的时，所述客户端接收到的是上一轮全局模型Gr-1的参数更新梯度S4：对所述本地模型进行筛选及上传，并在本阶段需要通过相似度阈值过滤掉一些对所述全局模型G0无用的所述本地模型S5：中心服务器动态加权聚合模型梯度，所述中心服务器接收到状态为True的所述客户端发来的参数后，将其对应的所述客户端信息装入集合并对Mr中的所述客户端进行梯度更新聚合；S6：在步骤S3、步骤S4、步骤S5之间进行反复多次，直到所述全局模型G0收敛或者达到既定轮次R时，停止训练，即此时全局模型G0为整个系统的最终模型，其模型参数为WR。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西京学院 一种工业物联网（IIoT）入侵检测方法
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