基于深度学习和联邦学习的网络入侵检测方法原理研究
本文主要介绍了基于深度学习和联邦学习的网络入侵检测方法原理，并通过实验验证了该方法的有效性和准确性。深度神经网络被应用于网络流量数据的特征提取和分类，而联邦学习用于模型的训练和更新，从而提高了网络入侵检测的性能和安全性。通过本研究的工作，我们可以更好地理解和应用这一基于深度学习和联邦学习的网络入侵检测方法，为网络安全领域提供更多有价值的思路和方法。
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