【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，具体地涉及一种智慧采购供应链网络入侵检测方法及一种智慧采购供应链网络入侵检测系统。
技术介绍
1、随着物资企业数智化进程加速与大规模网络接入，智慧采购供应链网络作为连接上下游企业信息的关键纽带，能够利用智能化物流管理来提高产品生产与物资管理效率，降低资源消耗，然而智慧采购供应链网络涉及到大量的敏感数据和交易信息，包括供应商资料、采购订单、库存信息等，一旦遭受到黑客攻击或数据泄漏，将对企业经济利益和声誉造成严重损失，严重影响物资公司数据安全治理能力。
2、入侵检测系统(ids)作为提升供应链网络防御能力的关键技术之一，通过监测网络流量中的疑似攻击行为，为网络安全提供了有力保障。
3、作为人工智能数据分析应用的核心，机器学习算法能够从大量数据中学习和提取复杂特征，因此在入侵检测系统中得到广泛应用。鉴于智慧采购供应链网络中的敏感数据对物资公司决策至关重要，其安全性不容小觑，一旦泄露或篡改将带来巨大经济损失。
4、联邦学习(fl)凭借其分布式特性和数据隐私保护机制，特别适用于智慧采购供...
【技术保护点】
1.一种智慧采购供应链网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法由数据中台层执行，所述数据中台层接入由多个企业节点组成的企业节点层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态信息进行参与联邦算法的候选企业节点选择，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算各参与联邦算法的候选企业节点的迁移性能指标，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述企业节点n的迁移增益的计算规则为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各企业节点的累计迁移增益分数的计算规则为：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种智慧采购供应链网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法由数据中台层执行，所述数据中台层接入由多个企业节点组成的企业节点层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态信息进行参与联邦算法的候选企业节点选择，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算各参与联邦算法的候选企业节点的迁移性能指标，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述企业节点n的迁移增益的计算规则为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各企业节点的累计迁移增益分数的计算规则为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，各企业节点的迁移性能指标值的计算规则为：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各参与联邦算法的候选企业节点的迁移性能指标值，以及预构建的入侵检测系统模型构建迁移效率函数，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第k轮联邦学习的总训练时间的计算规则为：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述企业节点计算模型为：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于各企业节点在对应轮联邦学习中的训练时间的最长训练时间，以及所述各企业节点在对应轮联邦学习中的通信时间计算获...
【专利技术属性】
技术研发人员：李琳，王建祥，宗亚男，郭靖，胡盛楠，赵睿，冯昊，田新宇，李翔，
申请(专利权)人：国家能源集团物资有限公司数据科技分公司，
类型：发明
国别省市：
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