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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类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：CN115270964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210903402.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法是由王壮;刘仁婷;任春辉;付毓生设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习领域，具体涉及一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法。针对目前恶意流量分类方法中存在的“数据孤岛”问题和原始联邦学习算法存在的数据异构问题，本发明设计并实现了一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法。相较于传统的分类方法，本发明不需要把数据进行集中训练，只需要通过中央服务器聚合各个参与者使用本地数据训练的模型参数来进行协作训练，维护了网络安全厂商的数据安全。相较于原始的联邦学习方法，本发明通过将具有近似数据分布的参与者划分为一个集群，使得每个集群里的数据分布呈现独立同分布，然后再将每个集群串行训练的方法使得联邦学习算法对非独立同分布的数据也呈现较好的效果。实验证明，本发明能够对恶意流量分类呈现较好的效果。

本发明授权一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、每个参与联邦学习的网络安全厂商计算自己的数据属性I，并将其发送给中央服务器；其中数据属性定义为：n为参与者所拥有的样本量，ni为所拥有的第i类数据的样本量； S2、中央服务器使用聚类算法来将所有的网络安全厂商聚合到N个集群SN中，其中聚类算法为： 1将每个网络安全厂商视为单独的一个集群； 2计算两个集群之间的距离，并合并最小距离的两个集群，两个集群之间的距离定义为 Dp,q＝maxdij＝||Ii-Ij||2|i∈p,j∈q1 其中dij代表集群p中的网络安全厂商i与集群q中的网络安全厂商j之间的距离； 3重复步骤2，直到集群数满足设定要求； S3、中央服务器初始化全局模型参数w0； S4、中央服务器将初始化全局模型参数w0发送给第一个集群S1中的厂商； S5、第一个集群S1中的参与者以w0为模型起点，利用其本地数据进行模型训练，并将经过训练后的本地模型参数上传至中央服务器； S6、中央服务器在收到第一个集群S1中的客户端发来的本地模型参数后，对这些参数进行加权聚合，得到全局模型参数w1；然后将全局模型参数w1发送给第二个集群S2中的客户端，其中 S7、重复S5～S6，直到得到全局模型参数wN；这构成了一轮通信，接着中央服务器将全局模型参数wN传给第一个集群S1中的厂商进行新一轮的通信； S8、重复S5～S7，直到达到预定通信轮次或者全局模型收敛，然后使用得到的全局模型进行恶意流量分类。

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