基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)方法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:994 K
標(biāo)簽: 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 入侵檢測(cè) GRU
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文檔介紹:針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測(cè)存在數(shù)據(jù)隱私泄露和訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問題,提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測(cè)方法。該方法首先采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)作訓(xùn)練入侵檢測(cè)模型,保護(hù)客戶端數(shù)據(jù)隱私;其次,構(gòu)建基于門控循環(huán)單元(GRU)的入侵檢測(cè)模型并采用Adam優(yōu)化算法,提高客戶端模型的訓(xùn)練速度。選用TON_IoT數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),經(jīng)過兩輪通信輪次計(jì)算,訓(xùn)練時(shí)間比單層LSTM模型減少4 s;利用Adam算法訓(xùn)練模型比SGD算法收斂速度更快,入侵檢測(cè)模型準(zhǔn)確率為0.99。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于GRU-FedAdam的入侵檢測(cè)方法在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的情況下,可減少訓(xùn)練時(shí)間和獲得更好的入侵檢測(cè)效果。
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