融合联邦学习和剪枝神经网络分布式物联网安全方法研究

针对传统物联网安全检测模型准确率不高且计算复杂度较高的问题，提出融合联邦学习和剪枝神经网络的分布式物联网安全方法。该方法在构建局部模型的基础上采用联邦学习框架构建全局模型神经元，采用剪枝方法优化全局模型神经元，以参数微调的方式构建轻量级深度学习模型。通过仿真验证了该方法对物联网恶意节点检测方面具有较好的效果及较高的安全性，可以保障物联网系统安全可靠运行。