基于半监督联邦学习的高效物联网入侵检测方法

北京邮电大学学报页数： 8 2025-09-26

摘要：在物联网(IoT)入侵检测领域中，联邦学习已成为实现模型权重集成更新的有效解决方案。这种分布式学习方法允许设备在本地训练模型，并将更新后的参数传输到中央服务器进行聚合。然而，现有基于联邦学习的入侵检测方法仍然存在局限性，在非独立同分布的数据及客户端模型异构的场景下，全局模型的入侵检测性能会受到严重影响。同时，传输模型参数导致的大量通信开销也阻碍了联邦学习方案的实际部署。为了解决... （共8页）

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