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本发明公开一种基于高斯差分隐私联邦学习的网络入侵检测方法，包括：客户端从服务器中下载模型参数并训练本地模型、将本地训练后的模型参数上传到服务端、服务器接收模型参数加权平均并与上一轮聚合后模型参数相加、通过广播的方式将更新的模型参数发送到客户...
该专利属于西京学院所有，仅供学习研究参考，未经过西京学院授权不得商用。

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