基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>994 K
標(biāo)簽： 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 入侵檢測 GRU
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文檔介紹：針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測存在數(shù)據(jù)隱私泄露和訓(xùn)練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)作訓(xùn)練入侵檢測模型，保護客戶端數(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)集為實驗數(shù)據(jù)，經(jīng)過兩輪通信輪次計算，訓(xùn)練時間比單層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，入侵檢測模型準(zhǔn)確率為0.99。實驗結(jié)果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法在保護數(shù)據(jù)隱私的情況下，可減少訓(xùn)練時間和獲得更好的入侵檢測效果。
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