一种面向联邦学习的车端动态自适应防火墙

本发明提出了一种面向智能网联汽车的联邦学习动态自适应防火墙系统。该系统通过集成数据采集、预处理、联邦学习、动态策略生成及防火墙执行模块，实现车端网络的高效安全防护。在保护用户数据隐私的同时，利用联邦学习算法协同多车数据训练全局安全模型，动态调整防火墙策略以应对复杂多变的网络攻击。该系统支持云端协同联动，实现车云一体化安全检测与管理，显著提升智能网联汽车网络安全防护的智能化、自适应性和鲁棒性。