[发明专利]一种基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测方法有效
| 申请号： | 202111630368.2 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114499979B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 陈何雄;罗宇薇;谢林江;张振红;罗震宇;郭威;杭菲璐;毛正雄;何映军;韦云凯;杨宁;张军;徐晓龙 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司信息中心 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 昆明正原专利商标代理有限公司 53100 | 代理人： | 于洪;金耀生 |
| 地址： | 650034*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测方法，属于网络安全技术领域。该方法首选构建基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测系统；然后，从信息熵的角度分析流量特征变化，进而计算边缘检测节点与中心检测节点的熵差值绝对值序列的相对熵，以确定协同更新中的本地参数权重、全局参数权重；最后，基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测系统下，进行多检测点的协同训练与检测。本发明能提高SDN网络异常流量检测模型对异常流量的识别准确率，易于推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 sdn 网络 异常 流量 协同 检测 方法 | ||
【主权项】：
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