【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络异常检测领域，特别涉及一种基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法。
技术介绍
1、随着互联网、云计算、物联网等技术的蓬勃发展，全球网络流量和连接设备的数量呈现爆炸式增长，网络攻击的复杂性和多样性也不断升级。网络异常检测作为保障网络安全的关键技术，旨在发现网络系统中存在的异常行为，如恶意攻击、数据泄露和非正常操作等。然而，现代网络环境的分布式特性和数据隐私要求为网络异常检测带来了新的挑战。首先，在云计算和物联网应用中，数据通常分布在不同的物理设备或节点中，无法集中化收集和处理。这种分布式环境要求异常检测方法能够适应分散的网络架构，进行分布式的数据分析和模型训练。其次，许多组织和个人用户对数据的隐私和安全有高度关注。传统的集中式模型训练方法通常需要将大量数据上传至中央服务器进行处理，容易引发数据泄露和隐私侵犯。因此，如何在不集中化数据的前提下进行高效的网络异常检测成为了迫切的需求。最后，在实际的网络安全场景中，网络流量、日志信息、系统调用、传感器数据等多种数据模态可以用于检测网络异常行为。不同模态的数据包含不同的信息维度，仅依赖单一模态数据可能会遗漏重要的异常特征，无法全面反映复杂的网络攻击行为。因此，如何融合多模态数据，增强网络异常检测的准确性和全面性，成为关键问题。
2、目前，网络异常检测方法主要有以下几种：基于规则的异常检测方法赖于预定义的规则或阈值来判断异常行为。它们通常使用固定的攻击签名库、特征规则集等来识别已知威胁。这类方法对已知的攻击具有较高的检测率，但对未知威胁的检测能力较差，且难以适
技术实现思路
1、为此，需要提供一种基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，通过结合多模态数据融合、联邦主动学习，在保护数据隐私的前提下，提高网络异常检测的精度和效率。
2、为实现上述目的，专利技术人提供了一种基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，包括步骤：
3、s1，通过多模态特征聚合将若干种模态的数据进行融合，生成统一的特征表示；
4、s2，在联邦学习框架中引入主动学习机制，允许分布式节点根据自身数据的特性和分布情况自主选择学习策略；
5、s3，通过自适应学习优化策略应对分布式环境中的节点异构性；
6、s4，通过渐进式联邦同步机制优化通信效率并减少全局同步的频率。
7、作为本专利技术的一种优选方式，若干种模态包括：文本模态、视觉模态和语音模态，所述文本模态包括日志文件，所述视觉模态包括数据流数据，所述语音模态包括语音通信数据。
8、作为本专利技术的一种优选方式，所述步骤s1还包括：
9、s101，若干种模态包括文本模态，从文本模态的数据源中提取文本特征，对于文本特征，将其进行上下文层级划分，每个层次的上下文通过双向编码器表示模型进行表征，形成文本模态的层次化上下文嵌入表示，并使用注意力机制在不同层次之间自适应地选择具有信息量的文本特征，表达式为：
10、；
11、其中，表示一个时间相关的自适应权重，随着时间步长t的变化动态调整，表示自注意力机制，表示与注意力权重相关的动态加权系数；
12、s102，若干种模态包括视觉模态，从视觉模态的数据源中提取数据流数据，对于数据流数据通过多视角特征学习模型进行融合，表达式为：
13、；
14、其中，表示经过多视角融合后的视觉特征表示，表示第i个视角的自适应权重系数，表示几何变换矩阵，n表示视角总数，用于将第i个摄像头视角的特征对齐到与第j个摄像头视角一致的几何空间中，表示第i个摄像头视角提取的特征表示，表示第j个摄像头视角提取的特征表示，表示用来平衡几何一致性损失和特征融合过程中的整体损失，表示几何一致性约束损失函数；
15、s103，若干种模块包括语音模态，从语音模态的数据源中提取语音通信数据，对于语音通信数据，通过可微分信号分解与神经模态对齐机制进行融合，表达式为：
16、；
17、其中，表示语音特征表示，表示可微信号分解，将输入语音分解成若干成分，表示不同成分的权重，表示频率对齐操作，表示对齐权重，dtw表示时域对齐从操作，t表示时间对齐参数，表示每个语义成分的贡献度，m表示语义成分数量；
18、s104，基于模态差异化协同建模的自适应融合机制，主动利用模态差异，通过模态协同冲突解决机制，调节各模态特征的融合，表达式为：
19、；
20、其中，和表示任意模态的特征，表示不同的模态索引，和表示协同学习增强权重，控制其余模块对于当前k模态增强的影响程度，表示特征协同学习，表示控制冲突特征的权重，表示冲突特征，表示融合后的多模态特征。
21、作为本专利技术的一种优选方式，所述文本特征包括系统日志特征，对于系统日志特征按照时间、位置和操作类型进行上下文层级划分。
22、作为本专利技术的一种优选方式，所述步骤s2还包括：
23、s201，在分布式联邦学习模型中，每个节点自主选择学习策略，进行节点的多目标优化，节点的多目标优化函数表达式为：
24、；
25、其中，表示节点b的学习策略，表示第个因素的影响权重，表示融合后的多模态特征，表示与学习策略相关的第个因素之间的度量；
26、s202，每个节点通过自监督信号，生成伪标签并通过无标签数据进行持续学习更新，表达式为：
27、；
28、其中，表示节点b在轮训练后的参数，表示当前的训练参数，表示学习率，用于控制参数的更新，表示损失函数的梯度，表示无标签数据集，表示损失函数，表示在未标注数据x上的误差，表示通过自监督生成的伪标签；
29、s203，通过变化量动态评估机制和自适应通信控制策略动态调整通信频率，表达式为：
30、；
31、其中，表示节点在第t轮的通信触发概率，用于决定是否与全局模型进行同步，表示参数变化量，为设定的变化阈值，为调整参数，表示以自然数e为底的指数函数。
32、作为本专利技术的一种优选方式，所述步骤s3还包括：
33、s301，基于自适应学习优化策略，通过q-learning学习算法动态调整任务分配策略，表达式为：
34、；
35、其中，表示节点的任务分配策略，表示节点的计算资源、存储资源和网络带宽，表示当前节点任务执行动作任务分配的长期累积奖励函数，表示折扣因子，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于，若干种模态包括：文本模态、视觉模态和语音模态，所述文本模态包括日志文件，所述视觉模态包括数据流数据，所述语音模态包括语音通信数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：所述文本特征包括系统日志特征，对于系统日志特征按照时间、位置和操作类型进行上下文层级划分。
5.根据权利要求3所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于，若干种模态包括：文本模态、视觉模态和语音模态，所述文本模态包括日志文件，所述视觉模态包括数据流数据，所述语音模态包括语音通信数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态联邦主动学习的网络异常检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶嘉宾，李楠，孙祥，李晨阳，蔡晓燕，刘雪慧，黄雪芸，蒋梦，
申请(专利权)人：南京智能计算科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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