一种融合蜜獾算法的入侵检测模型构建方法

本发明提供了一种融合蜜獾算法的入侵检测模型构建方法，包括：S1：初始化全局LSTM模型的模型参数，并将模型参数发送给所有节点；S2：每个节点根据模型参数和自身的性能参数，为每个节点赋予一个综合得分；S3：选取综合得分最高的节点作为领导节点，其他节点加载原始LSTM模型，并利用本地数据独立对原始LSTM模型进行训练，生成参数变化集，然后将参数变化集发送给领导节点；S4：领导节点根据参数变化集，采用蜜獾算法对全局LSTM模型进行聚合；S5：重复步骤S2‑S4，直到最大迭代次数，得到入侵检测模型。本发明解决了现有技术中存在的入侵检测模型的训练数据隐私安全性低，且模型训练效率和检测精度较低的问题。