一种基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测方法
实质审查的生效
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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于联邦学习的SDN网络异常流量协同检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114499979A
申请号 ：
CN202111630368.2
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
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
申请人 ：
云南电网有限责任公司信息中心
申请人地址 ：
云南省昆明市拓东路73号
代理机构 ：
昆明正原专利商标代理有限公司
代理人 ：
于洪
优先权 ：
CN202111630368.2
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06K9/62 G06N20/00
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 9/40
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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