摘要
本发明提供一种基于融合识别模型的多样化攻击行为识别方法及系统,该方法的步骤包括:基于本地端收到的攻击构建原始训练数据集,基于原始训练数据集中各类标签的数量确定缺失的训练数据类别;基于预训练的数据生成模型对缺失训练数据类别的训练数据进行补充,更新本地训练数据集;基于更新后的本地训练数据集对攻击识别模型进行本地训练,并将训练后的本地模型的模型参数上传至云端,云端基于上传的本地模型的原始训练数据集中训练数据的数量,确定模型权重;基于所述模型权重对上传的各个本地模型的模型参数进行加权计算,将更新后的模型参数下发至各个本地端构建聚合模型,基于所述聚合模型对本地端接收到的数据进行攻击识别。
技术关键词
数据生成模型
识别方法
标签类别
分布式架构
参数
双向长短期记忆网络
条件生成对抗网络
云端
计算机设备
识别系统
存储器
处理器
指令
编码