基于GRU-FedAdam的工业物联网入侵检测方法 |
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引用本文: | 谢承宗,王禹贺,王佰多,李世明.基于GRU-FedAdam的工业物联网入侵检测方法[J].信息技术与网络安全,2024(2):9-15. |
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作者姓名: | 谢承宗 王禹贺 王佰多 李世明 |
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作者单位: | 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院 |
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基金项目: | 河南省高等学校重点科研项目(21A413001); |
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摘 要: | 针对工业物联网中的入侵检测存在数据隐私泄露和训练时间长的问题,提出一种基于GRU-FedAdam的入侵检测方法。该方法首先采用联邦学习协作训练入侵检测模型,保护客户端数据隐私;其次,构建基于门控循环单元(GRU)的入侵检测模型并采用Adam优化算法,提高客户端模型的训练速度。选用TON_IoT数据集为实验数据,经过两轮通信轮次计算,训练时间比单层LSTM模型减少4 s;利用Adam算法训练模型比SGD算法收敛速度更快,入侵检测模型准确率为0.99。实验结果表明,基于GRU-FedAdam的入侵检测方法在保护数据隐私的情况下,可减少训练时间和获得更好的入侵检测效果。
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关 键 词: | 工业物联网 入侵检测 GRU 联邦学习 |
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