Journal of Information Security Reserach ›› 2024, Vol. 10 ›› Issue (E1): 284-.

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  • Online:2024-07-14 Published:2024-07-24

基于联邦学习的工控系统态势感知技术研究

陈广勇1丁朝晖2李季凡3   

  1. 1(公安部第三研究所上海200031)
    2(中国大唐集团科学技术研究总院有限公司北京100040)
    3(华北电力大学北京100096)

  • 通讯作者: 陈广勇 硕士，副研究员.主要研究方向为网络安全、数据安全. chenguangy@gass.ac.cn
  • 作者简介:陈广勇 硕士，副研究员.主要研究方向为网络安全、数据安全. chenguangy@gass.ac.cn 丁朝晖 硕士研究生，高级工程师.主要研究方向为网络安全. dingchaohui@cdtkxjs.com 李季凡 博士研究生.主要研究方向为人工智能与网络安全 ncepu_fan@163.com

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摘要： 网络安全已成为关系国家安全和发展，关系人民群众切身利益的重大问题，网络攻击危害政治安全、社会稳定、经济发展、文化建设.通过联邦学习算法在多个节点间实现分布式协同学习网络入侵检测模型，提高网络风险识别率和准确率，在攻击成功之前采取有效措施迅速阻断攻击，是电力监控系统安全稳定运行的有力保障.

关键词: 联邦学习, 网络安全, 态势感知, 未知威胁

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