湖南匡安网络技术有限公司余思洋获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南匡安网络技术有限公司申请的专利基于联合联邦学习的工控异常流量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：CN116668068B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310423533.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法是由余思洋;李政;李肯立;段明星;蔡宇辉;杨志邦;杨圣洪;唐伟;吕婷设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法，包括：生成本地训练数据集；客户端使用本地数据集在初始模型上训练得到本地模型参数，并发送到服务器S1完成参数聚合；S1将全局参数分发到客户端，客户端开始下一轮本地训练；得到全局模型M1；客户端将本地的异常样本发送到服务器S2，S2整合所有异常样本，进行模型训练，得到模型M2；将模型M1和M2组合，并采集工控设备传感器和执行器数据，将数据送入组合模型，进行实时异常检测。本发明避免了工控环境下本地客户端采用不均衡数据集训练导致模型对正常样本过拟合，检测精度不高的问题；有更强的泛化能力。
本发明授权基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法在权利要求书中公布了：1.基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在工控流量采集和预处理阶段，获取本地工控设备的各个传感器和执行器数据，生成本地训练数据集Xl； 在模型M1训练阶段，各个客户端使用本地数据集Xl在初始模型上训练得到本地模型参数wl，并发送到参数聚合服务器S1完成参数聚合；参数聚合服务器S1将全局参数wg分发到各个客户端，客户端开始下一轮本地训练；如此往复，直到全局模型精度达到要求或全局迭代次数达到E次，得到全局模型M1； 在模型M2训练阶段，各个客户端将本地的异常样本发送到服务器S2，服务器S2整合并打乱收到的所有异常样本，进行模型训练，得到模型M2； 在模型联合和异常检测阶段，将模型M1和M2组合，并采集工控设备传感器和执行器数据，将数据送入组合模型，进行实时异常检测。
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湖南匡安网络技术有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市芙蓉区湘湖街道和光路102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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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