【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，尤其涉及一种基于隐私保护的流量检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在当今信息化、网络化的时代，当前流量数据呈现出快速增长的趋势，通过挖掘当前流量数据，可以更准确地理解用户需求、优化业务流程、提高服务质量。
2、然而，现有用户设备的流量检测过程繁琐，不利于提高当前流量数据的流量检测效率。其原因在于，当前流量数据很多，如何采用人工的方式，对当前流量数据进行流量检测，工作量将会十分巨大，且流量检测的时间长，耗费人力资源、设备资源和时间资源，因此，现有用户设备的流量检测过程繁琐，不利于提高当前流量数据的流量检测效率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于隐私保护的流量检测方法、装置、设备及介质，以解决上述现有用户设备的流量检测过程繁琐，不利于提高当前流量数据的流量检测效率的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于隐私保护的流量检测方法，应用于联邦学习系统的用户设备，所述用户设备部署有本地模型，所述流量检测方法包括：
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【技术保护点】
1.一种基于隐私保护的流量检测方法，其特征在于，应用于联邦学习系统的用户设备，所述用户设备部署有本地模型，所述流量检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述在预设的噪声分布中，随机选取第一噪声，获取携带隐私信息的异常流量数据，在所述异常流量数据中添加所述第一噪声，提取添加了所述第一噪声的所述异常流量数据的第一特征值，将所述第一特征值作为异常流量特征，包括：
3.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述当所述损失值小于预设值时，获取所述本地模型的第一模型参数，向所述联邦学习系统的服务器发送所述第一模型参数，包
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【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的流量检测方法，其特征在于，应用于联邦学习系统的用户设备，所述用户设备部署有本地模型，所述流量检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述在预设的噪声分布中，随机选取第一噪声，获取携带隐私信息的异常流量数据，在所述异常流量数据中添加所述第一噪声，提取添加了所述第一噪声的所述异常流量数据的第一特征值，将所述第一特征值作为异常流量特征，包括：
3.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述当所述损失值小于预设值时，获取所述本地模型的第一模型参数，向所述联邦学习系统的服务器发送所述第一模型参数，包括：
4.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，在所述获取当前流量数据的第二特征值，根据所述第二特征值以及更新后的所述本地模型，确定所述当前流量数据的流量检测结果之后，所述流量检测方法，包括：
5.根据权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，在所述获取当前流量数据的第二特征值，根据所述第二特征值以及更新后的所述本地模型，确定所述当前流...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文忠，李广含，田晓丹，黄浩翔，殷亚博，袁少奇，杨小平，陈丹妮，彭佳仁，耿皓琨，张梦，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：
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