【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能安全，尤其涉及一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法。
技术介绍
1、边缘联邦网络是一种新兴的网络架构，融合了边缘计算的实时性和联邦学习的隐私保护优势，能够在动态和复杂的环境中实现高效的数据处理和分布式模型训练。通过在各参与方之间共享模型更新，而非原始数据，能够有效解决数据隐私问题，并支持分布式、无缝的协同工作。由于边缘联邦学习机制在各类任务中表现出的灵活性和高效性，广泛应用于高效算力、智能分析、安全防护等多个领域，尤其是在无法依赖传统云服务器的环境中，提供了独特的解决方案。
2、然而，随着边缘联邦网络的广泛应用，网络安全问题逐渐成为制约其发展的关键挑战。由于边缘计算和联邦学习模型的分布式性质，网络的安全性面临严峻考验。尤其是在开放且动态的环境中，恶意节点可能通过多种攻击手段干扰系统的正常运作。这些恶意节点不仅能够伪造数据上传、篡改模型参数，还可能通过恶意行为导致数据泄露或模型性能急剧下降，甚至使得整个系统瘫痪。
3、因此，深入研究边缘联邦网络中的攻击方式及其潜在威胁，并探索有效的防御策略，...
【技术保护点】
1.一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，所述S6具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，所述S5具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，所述基于密度的空间聚类算法具体如下：
【技术特征摘要】
1.一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种针对边缘联邦网络攻击的安全防御方法，其特征在于，所述s6具体包括以下步骤：
3.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯文静，文红，姚瑞祥，马文迪，吴禹辉，孙凡，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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