【摘 要】
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近年来工业物联网发展迅速，在提高工业生产效率的同时也加大了工业网络的攻击面，针对工业物联网网络拓扑结构相对固定、特征低维、数据分布不均衡且相关性低，导致工业分布式环境下入侵检测模型训练效果差的问题。本文提出了一种基于联邦深度学习算法的工业物联网入侵检测模型——Fedformer。首先引入并改进Transformer网络模型的编码器结构并嵌合卷积神经网络和门控循环单元，利用注意力机制为工业物联网构建
【基金项目】
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辽宁省“百千万人才工程”项目（辽人社[2019]45号）； 辽宁省自然基金项目（2022-MS-291）； 辽宁省教育厅科研项目（LJ2020024，2022）；
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近年来工业物联网发展迅速，在提高工业生产效率的同时也加大了工业网络的攻击面，针对工业物联网网络拓扑结构相对固定、特征低维、数据分布不均衡且相关性低，导致工业分布式环境下入侵检测模型训练效果差的问题。本文提出了一种基于联邦深度学习算法的工业物联网入侵检测模型——Fedformer。首先引入并改进Transformer网络模型的编码器结构并嵌合卷积神经网络和门控循环单元，利用注意力机制为工业物联网构建了入侵检测模型；其次将检测模型融合联邦学习框架，允许多个工业物联网共同构建一个全面的入侵检测模型。在保护本地数据隐私的前提下，提高对工业物联网网络攻击的检测准确率并降低误报率。实验结果表明，在工业网络环境下Fedformer的检测准确率达到98.09%，误报率降低到8.31%。
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