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威胁检测及模型训练方法、装置、系统、电子设备、介质【异议或纠错】

档案编号: CQ-132-0936-1529
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第H04L9/40;H04L67/10;H04L41/142;G06F18/23;G06F18/213;G06F18/22;G06F21/62类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种威胁检测及模型训练方法、装置、系统、电子设备、介质,应用于数据安全技术领域。其中,方法包括边缘云服务器基于各边缘计算设备的推理结果生成的有权无向图进行数据同性簇划分,同时选择簇头。边缘计算设备基于分簇信息将本地模型参数发送至相应簇头,簇头根据其簇内设备的模型参数和网络攻击特点确定攻击设备,并将去除攻击设备后的其余本地模型参数的簇内聚合结果发送至边缘云服务器进行全局聚合;根据全局模型聚合参数不断更新本地模型参数直至全局型收敛,得到执行威胁检测任务的威胁检测模型。本发明可以解决相关技术中无法精准检测攻击导致用户数据无法得到保护的问题,能够有效提高威胁检测精度。
附件下载:  (原始资料备查)

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