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龙图腾网获悉烟台大学;济南三泽信息安全测评有限公司申请的专利一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119449467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411778751.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法及系统是由单垚;袁梦晓;刘兆伟;展昭生;高志修;滕浩钧;李玉玲设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习技术领域，尤其是涉及一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法及系统。方法，包括对获取的二进制网络流量数据进行预处理，得到Json文件数据；对Json文件数据进行特征提取；对联邦学习模型进行初始化，利用提取的特征进行模型训练，得到模型的若干重要参数；通过对模型的若干重要参数进行汇总，得到全局重要参数位置；基于全局重要参数位置对模型进行更新，得到个性化的联邦学习模型；利用个性化的联邦学习模型进行网络威胁检测。该方法能从多个维度表征网络流量，在为联邦学习框架实现多源输入提供支撑的同时，从数据层面提升了网络威胁检测效果。

本发明授权一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Modbus的联邦学习威胁检测方法，其特征在于，包括： 获取二进制网络流量数据； 对获取的二进制网络流量数据进行预处理，得到Json文件数据； 对Json文件数据进行特征提取； 对联邦学习模型进行初始化，利用提取的特征进行模型训练，得到模型的若干重要参数； 通过对模型的若干重要参数进行汇总，得到全局重要参数位置； 基于全局重要参数位置对模型进行更新，得到个性化的联邦学习模型； 利用个性化的联邦学习模型进行网络威胁检测； 所述获取二进制网络流量数据，包括获取工控流量数据、低交互工业蜜罐数据、高交互工业蜜罐数据、攻击工具数据和混合数据这五个数据集，其中，设置客户端数量为N=20，训练轮数T=150，重要参数选取比例K%=5%，平衡因子，学习率，每个客户端中80%的数据用于训练，20%的数据用于本地模型评估； 所述对Json文件数据进行特征提取，包括基础特征提取和Modbus协议特征提取，其中，基础特征提取包括从IT层面提取特征，包括数量特征、时间特征、字节特征、协议特征和端口号特征；Modbus协议特征提取包括提取有关Modbus数据包的特征，包括请求是否被响应、Trans-ID、Unit-Id、功能码、读写操作的起始地址和读写操作的地址长度； 所述利用提取的特征进行模型训练，得到模型的若干重要参数，包括基于本地数据训练联邦学习模型，得到训练后的模型参数，利用公式计算每个模型参数的累计贡献，得到每个参数的重要程度，根据重要程度选出若干个参数作为本地模型的重要模型参数，并标记所有重要参数位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人烟台大学;济南三泽信息安全测评有限公司，其通讯地址为：264003 山东省烟台市莱山区清泉路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。