浙大申请基于横向联邦学习的终端数据泄露事件预测方法和系统专利

航空发动机产业链月度动态报告 获取样刊

航空产业网 2024-08-09

242 0 0

浙江大学申请一项名为"基于横向联邦学习的终端数据泄露事件预测方法和系统"的专利,申请日期为2024-07-09。

专利摘要显示,本发明公开了一种基于横向联邦学习的终端数据泄露事件预测方法和系统,包括:对参与终端历史行为事件数据进行打标,训练初始共享模型并发送模型到参与终端;参与终端采集自身行为数据并进行数据预处理,将这些数据导入到初始共享模型中进行本地训练;参与终端将模型更新参数加密后发送到中央服务器,中央服务器对参与终端的模型更新参数进行聚合;将聚合更新的模型再发送给参与终端进行训练,直至模型达到收敛状态;开启数据泄露预测,对参与终端预测到的数据泄露事件进行告警处置;对数据泄露事件预测效果进行评估;预警端将量化评估数据发送给中央服务器进行模型参数及收敛条件优化。本发明能够实现持续优化的自动化的终端数据泄露事件预测。

查看详情 : 基于横向联邦学习的终端数据泄露事件预测方法和系统

原文链接 : 点击查看


评论 (0)


暂无评论

免费试用


请完善以下信息,我们将会尽快与您联系
若当前手机号码未注册航空产业网,系统在您提交信息之后会自动为您注册账号
用户密码默认手机号码最后6位