基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测
本文主要介绍了一种基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测模型，称为 DFC-NID。该模型结合了联邦学习框架和基于自动编码器优化的深度神经网络（DNN），以实现快速准确的网络入侵检测。
第一，DFC-NID 模型的建立基于联邦学习框架，该框架允许多个参与方使用通用模型参与训练，从而提高了训练效率和数据安全性。 第二，DFC-NID 模型使用基于自动编码器优化的 DNN 作为通用模型，该模型具有较好的并行计算能力，可以快速处理海量数据。第三，DFC-NID 模型使用符号数据预处理和归一化处理来处理初始数据，然后使用自动编码器技术对 DNN 实现特征降维，得到 DNN 通用模型模块。
实验结果表明，DFC-NID 模型在 NSL-KDD 和 KDDCup99 数据集上的准确率平均达到 94.1%，与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比，准确率平均提升 3.1%。此外，DFC-NID 模型在攻击类 DoS 和 Probe 上的准确率分别达到 99.8% 和 98.7%。相较不使用联邦学习的 NO-FC 模型，DFC-NID 模型减少了 83.9% 的训练时间。
本文的贡献在于，提出了基于联邦学习框架的网络入侵检测模型，提高了训练效率和数据安全性。使用基于自动编码器优化的 DNN 作为通用模型，提高了模型的泛化能力和准确率。实验结果表明，DFC-NID 模型在入侵检测任务上的表现优于传统的机器学习模型，具有很高的实际应用价值。
关键词：网络入侵检测；深度神经网络；联邦学习；机器学习；深度学习。
知识点：
1. 联邦学习（Federated Learning）：一种分布式机器学习技术，允许多个参与方共同训练一个机器学习模型，从而提高训练效率和数据安全性。
2. 深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）：一种机器学习模型，具有较好的并行计算能力，可以快速处理海量数据。
3. 自动编码器（Autoencoder）：一种神经网络模型，用于降维和特征学习。
4. 网络入侵检测（Network Intrusion Detection）：一种网络安全技术，用于检测和防止网络入侵行为。
5. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能技术，用于实现自动化学习和预测。
6. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习技术，使用深度神经网络模型来实现自动化学习和预测。
7. 联邦学习框架（Federated Learning Framework）：一种分布式机器学习框架，允许多个参与方使用通用模型参与训练。
8. 通用模型（General Model）：一种机器学习模型，用于实现自动化学习和预测，可以应用于多种数据集和任务。
9. 特征降维（Feature Dimension Reduction）：一种数据预处理技术，用于减少数据维度和提高模型泛化能力。
10. 并行计算（Parallel Computing）：一种计算技术，用于提高计算速度和效率。
