一种基于智能体联邦学习的网络节点异常数据感知方法、装置、存储介质及设备

本发明公开了一种基于智能体联邦学习的网络节点异常数据感知方法、装置、存储介质及设备，包括：在每个网络节点中设置一个智能体，在每个智能体中部署孤立森林算法，在中央服务器中部署联邦学习模型；每个智能体根据相应网络节点的网络数据传输任务初步调整孤立森林算法的参数，并将孤立森林算法的参数上传至联邦学习模型；联邦学习模型将智能体中孤立森林算法的参数聚合成全局参数，下发至各智能体；每个智能体将全局参数和初步调整的参数进行融合，更新孤立森林算法的参数；智能体将实时采集的网络节点的网络数据输入参数更新的孤立森林算法中，感知出异常数据，上报中央服务器。本发明在保证数据隐私的前提下实现网络节点异常数据的动态感知。