摘要
本发明属于信息通信技术领域,具体地说是一种网络安全监测器及分布式网络安全智能分析方法,包括以下步骤:S1:在分布式系统的每个引擎集群中部署主‑备双引擎结构;S2:采用联邦学习框架,各本地节点在保护数据隐私的前提下共享模型参数,实现增量训练;所述联邦学习框架引入激励机制;S3:检测到攻击行为时,自动触发隔离策略并生成告警;该网络安全监测器及分布式网络安全智能分析方法,在每个引擎集群中部署主‑备双引擎,通过心跳检测机制实时监控主引擎状态,若预设时间内未收到主引擎响应,备引擎自动接管,并同步主引擎内存状态快照,并以此保证业务连贯性和数据一致性。
技术关键词
分布式网络安全
智能分析方法
资源优化组件
XGBoost模型
保护数据隐私
协议解析器
区块链技术
强化学习算法
最大化资源利用率
节点
深度确定性策略梯度
监测器
高优先级告警
智能模型
分布式系统
模型压缩
数据采集模块
差分隐私技术
拉普拉斯噪声
保护数据安全
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