联邦学习和证据理论在智慧城市网络安全态势感知中的应用研究

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摘要:随着数字经济的全面推进,我国的“智慧城市”建设开始进入实质性的启动阶段,城市网络安全问题就更为突出、严重,面向智慧城市的城市级网络安全态势感知技术研究和应用迅速成为学术界和工业界的研究热点。此前,为得到性能更佳的态势感知模型,传统做法是利用机器学习、深度学习等手段集中训练网络数据,从而获得模型参数。(剩余5878字)

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