基于联邦学习的电力通信网络异常检测与安全防御机制

摘要

本文聚焦于电力通信网络的安全问题，提出基于联邦学习的异常检测与安全防御机制。传统集中式机器学习方法在电力通信网络中面临数据隐私泄露、通信开销大等挑战。联邦学习通过分布式训练模式，在不共享原始数据的前提下实现模型协同训练。本文详细阐述了联邦学习在电力通信网络异常检测中的应用，包括模型架构设计、数据预处理、训练算法优化等关键环节。同时，针对联邦学习可能遭受的投毒攻击、推理攻击等安全威胁，提出了基于差分隐私、安全多方计算和模型鲁棒性提升的防御策略。实验结果表明，所提机制在检测准确率和安全性方面均有显著提升，为电力通信网络的安全运行提供了有效保障。