基于深度神经网络与联邦学习的网络入侵检测.pdf

简介：
本文探讨了利用深度神经网络结合联邦学习技术在网络入侵检测中的应用，旨在提高安全防御系统的效率和隐私保护水平。 该论文提出了一种基于深度神经网络与联邦学习的新型网络入侵检测模型——DFC-NID。此模型结合了联邦学习框架及自动编码器优化技术下的深度神经网络（DNN），旨在提升网络入侵识别的准确性与效率。 具体而言，研究中所涉及的关键概念包括： 1. 联邦学习：这是一种新兴机器学习方法，允许多个参与者联合训练一个共享模型的同时保护数据隐私。 2. 深度神经网络 (DNN)：一种强大的机器学习架构，在处理大规模复杂数据时展现出卓越的性能和并行计算能力。 3. 自动编码器技术：通过将高维度的数据压缩为低维表示，自动编码器能够提高深度模型的学习效率与精度。 4. 联邦学习框架：构建了一个允许分散式训练且保障隐私安全的分布式机器学习系统架构。 此外，DFC-NID模型旨在改进网络入侵检测机制。实验显示，在NSL-KDD和KDDCup99数据集上应用该模型后，其平均准确率达到了94.1%，相比传统的决策树、随机森林等方法提高了约3.1%的精度水平。 论文还强调了联邦学习带来的诸多优势：不仅增强了模型对外界变化的适应能力以及对敏感信息的安全防护措施；而且还有助于降低计算成本及缩短训练周期。最后，本段落倡导采用开放科学的理念来推动深度学习领域的发展，并进一步强化网络安全保护机制的重要性。