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摘 要：针对物联网场景下，传统异常检测方法在海量不均衡数据中检测准确率低、数据异构导致模型泛化能力差等问题，提出了基于联邦学习的对抗双编码异常检测网络 （GB-AEnet-FL）的物联网设备异常检测算法。首先，提出了一种基于异常数据的主动特征分布学习算法，主动学习数据的潜在特征分布通过数据重构扩充异常数据，均衡正负样本比例。（剩余18578字）
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基于GB-AEnet-FL网络的物联网设备异常检测
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