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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利物联网入侵检测模型训练方法和装置、个性化检测方法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：CN115834232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211645981.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权物联网入侵检测模型训练方法和装置、个性化检测方法是由王颖;张千芊;邱雪松;芮兰兰;张满钧设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网入侵检测模型训练方法和装置、个性化检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供物联网入侵检测模型训练方法和装置、个性化检测方法，方法包括：基于个性化联邦学习算法，采用本地网络流量数据训练本地物联网入侵检测的个性化模型，并基于所述个性化模型更新物联网入侵检测模型，以得到更新后的通用模型参数；将更新后的通用模型参数发送至自身所在的联邦学习系统中的服务器，以使该服务器对该通用模型参数和其接收自其他客户端设备的各个通用模型参数进行聚合以更新所述物联网入侵检测模型的全局通用模型参数。本申请能够保障隐私安全，有效地克服数据异质性，为本地数据量少的物联网设备训练出有效的、全面的入侵检测模型。

本发明授权物联网入侵检测模型训练方法和装置、个性化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网入侵检测模型训练方法，其特征在于，包括： 接收服务器发送的全局通用模型参数； 根据所述全局通用模型参数更新本地的物联网入侵检测模型，并在本地网络流量数据中获取当前训练数据； 接收迭代次数、正则化参数和学习率，以基于迭代次数、正则化参数和学习率训练本地物联网入侵检测的个性化模型并更新所述物联网入侵检测模型； 基于个性化联邦学习算法，采用本地网络流量数据训练本地物联网入侵检测的个性化模型，并基于所述个性化模型更新物联网入侵检测模型，以得到更新后的通用模型参数；所述个性化联邦学习算法包括：pFedMe算法； 将更新后的通用模型参数发送至自身所在的联邦学习系统中的服务器，以使该服务器对该通用模型参数和其接收自其他客户端设备的各个通用模型参数进行聚合以更新所述物联网入侵检测模型的全局通用模型参数； 其中，所述基于个性化联邦学习算法，采用本地网络流量数据训练本地物联网入侵检测的个性化模型，并基于所述个性化模型更新物联网入侵检测模型，以得到更新后的通用模型参数，包括： 基于个性化联邦学习算法，应用所述本地网络流量数据和所述正则化参数求解所述个性化模型参数，并使用该个性化模型参数和学习率更新所述通用模型参数。

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