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基于分布式系统的网络安全检测方法、系统、设备及介质
摘要文本
本发明公开了一种基于分布式系统的网络安全检测方法、系统、设备及介质,涉及网络安全领域,为解决边缘计算设备采用固定大小的本地网络安全检测模型无法发挥最优性能的问题,该方法包括基于本地安全数据训练初始网络安全检测模型;将测试安全数据集输入初始网络安全检测模型后,根据两个输出网络块对应的输出值调整初始网络安全检测模型的神经网络深度得到本地网络安全检测模型;当满足参数更新条件时,利用本地网络安全检测模型的模型参数和关联计算设备的模型参数更新本地网络安全检测模型;通过更新后的本地网络安全检测模型进行本地网络安全检测。本发明能够使边缘计算设备发挥最优的本地网络安全检测性能,减少了通信开销和带宽需求。
申请人信息
- 申请人:浪潮电子信息产业股份有限公司
- 申请人地址:250000 山东省济南市高新区草山岭南路801号9层东侧
- 发明人: 浪潮电子信息产业股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于分布式系统的网络安全检测方法、系统、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410230120.4 |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117811846A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | H04L9/40 |
| 权利人 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 |
| 发明人 | 李仁刚; 范宝余; 赵雅倩; 王立; 张润泽; 赵坤; 郭振华; 鲁璐; 曹芳; 贺蒙 |
| 地址 | 山东省济南市高新区草山岭南路801号9层东侧 |
专利主权项内容
1.一种基于分布式系统的网络安全检测方法,其特征在于,应用于所述分布式系统中的每一边缘计算设备,所述分布式系统中的各个所述边缘计算设备按相似性划分为多个数据同性簇,所述网络安全检测方法包括:基于本地安全数据训练初始网络安全检测模型,所述初始网络安全检测模型的网络包括依次连接的多个神经网络块,多个所述神经网络块对应不同的神经网络深度;在多个所述神经网络块中选择两个输出网络块,将测试安全数据集输入所述初始网络安全检测模型后,根据两个所述输出网络块对应的输出值调整所述初始网络安全检测模型的神经网络深度得到本地网络安全检测模型;当满足参数更新条件时,利用所述本地网络安全检测模型的模型参数和关联计算设备的模型参数更新所述本地网络安全检测模型;所述关联计算设备为与自身处于同一数据同性簇中且与自身连接的边缘计算设备;通过更新后的本地网络安全检测模型进行本地网络安全检测。