【摘 要】
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大数据时代的到来使得数据成为社会发展的重要战略资源.然而随着网络环境日趋复杂化,隐私泄露和恶意攻击事件层出不穷.联邦学习作为一种新型数据共享模型,能够在保护数据隐私的前提下进行数据共享,有效解决了传统入侵检测模型的弊端.文章首先介绍了联邦学习及入侵检测模型的构成及特点,提出了基于联邦学习的入侵检测机制,并深入分析了该检测机制在检测准确率及效率上有效提升的可行性.通过对模型进行需求分析和设计,并以函数编程进行模拟仿真实验,实现原型系统开发.实验表明联邦学习机制能够在保证参与客户端数据隐私安全的前提下实现多方
【机 构】
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天津大学智能与计算学部,天津 300350;中国电子系统技术有限公司,北京 100070;长城汽车股份有限公司,保定 071000
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大数据时代的到来使得数据成为社会发展的重要战略资源.然而随着网络环境日趋复杂化,隐私泄露和恶意攻击事件层出不穷.联邦学习作为一种新型数据共享模型,能够在保护数据隐私的前提下进行数据共享,有效解决了传统入侵检测模型的弊端.文章首先介绍了联邦学习及入侵检测模型的构成及特点,提出了基于联邦学习的入侵检测机制,并深入分析了该检测机制在检测准确率及效率上有效提升的可行性.通过对模型进行需求分析和设计,并以函数编程进行模拟仿真实验,实现原型系统开发.实验表明联邦学习机制能够在保证参与客户端数据隐私安全的前提下实现多方攻击行为日志的共享.多组控制变量的对照实验表明,基于联邦学习的入侵检测机制在检测准确率及效率上得到明显改善.
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以石蜡为核心材料,甲基丙烯酸甲酯单体(MMA)为壁材,采用聚合悬浮方法制备了石蜡/聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)相变微胶囊.利用红外光谱仪、扫描电镜、差示扫描量热仪、热重分析仪等对相变微胶囊的表观性能及热性能进行了研究.结果表明,添加5%聚乙烯醇分散剂,水油比为1.5制备的石蜡/PMMA相变微胶囊较为理想,形貌大小均匀;核壳比为1.2的相变微胶囊几乎没有碎屑及附着物产生,颗粒均匀,微胶囊的熔化潜热高达107.56 J/g,石蜡用量为69.53%时,微胶囊的热稳定性良好.
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