[发明专利]一种基于联邦学习的流量分类方法及系统有效
| 申请号： | 202011011910.1 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN111865815B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 祝旭峰;束妮娜;王怀习;李旺宗;马祖发;王晨;黄郡;吴一尘 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04L12/801 | 分类号： | H04L12/801;H04L12/851;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国和平利用军工技术协会专利中心 11215 | 代理人： | 刘光德 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于联邦学习的流量分类方法及系统，所述系统由流量采集标记模块、特征提取处理模块、联邦深度分类器组成，基于深度学习的方法和联邦学习的框架，在多个客户端本地搜集流量，并基于本地端口和应用的映射关系对流量进行标记，使用卷积神经网络作为分类器进行训练以获得梯度，服务器对收到的所有用户的梯度数据进行聚合，得到联合CNN模型参数，客户端根据加密梯度更新各自的模型，经过多个回合迭代，确定最终的CNN模型。本发明的技术方案标记速度快，准确率高，并且由于基于联邦学习的训练模式只在客户端本地进行训练，而不上传网络流量数据集，有效避免了对用户隐私的侵犯。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 流量 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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