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联盟链下基于联邦学习聚合算法的入侵检测机制优化研究 被引量:5
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作者 彭翰中 张珠君 +1 位作者 闫理跃 胡成林 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2023年第8期76-85,共10页
近年来,联邦学习备受关注,因为它能在保护用户隐私的前提下训练和聚合入侵检测模型。联盟链作为一种高效且可控的分布式账本技术,与联邦学习技术结合被应用于多节点入侵检测场景。然而,传统的联盟链下基于联邦学习聚合入侵检测模型的算... 近年来,联邦学习备受关注,因为它能在保护用户隐私的前提下训练和聚合入侵检测模型。联盟链作为一种高效且可控的分布式账本技术,与联邦学习技术结合被应用于多节点入侵检测场景。然而,传统的联盟链下基于联邦学习聚合入侵检测模型的算法存在缺陷,无法根据网络环境动态调整聚合算法参数,导致通信成本过高。因此,文章根据联盟链网络环境设计自适应联邦学习聚合算法,动态调整入侵检测模型聚合间隔,以平衡模型准确度与通信成本。理论分析和实验结果表明,相较于传统联邦学习聚合算法,该入侵检测模型的聚合过程在保证了模型准确度的前提下降低了系统通信成本,提高了模型聚合效率,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 联盟链 入侵检测系统 联邦学习 自适应聚合算法
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基于割平面的随机规划分解方法
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作者 刘国栋 刘敬生 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第2期102-105,共4页
以两阶段随机规划为例,给出了基于割平面的三种分解方法:L型方法、多切割方法和自适应多切割聚合算法。三种方法都是以割平面为基础,将大规模问题分解为一系列小规模问题进行求解,从而降低了求解的规模。通过分析三种方法的优缺点,得到... 以两阶段随机规划为例,给出了基于割平面的三种分解方法:L型方法、多切割方法和自适应多切割聚合算法。三种方法都是以割平面为基础,将大规模问题分解为一系列小规模问题进行求解,从而降低了求解的规模。通过分析三种方法的优缺点,得到用自适应多切割聚合算法求解大规模问题时在计算时间方面的优越性,并给出了今后研究的方向。 展开更多
关键词 随机规划 L型算法 多切割算法 自适应多切割聚合算法
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