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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种自适应异步联邦学习入侵检测方法及装置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：CN120750675B 。

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：202511262904.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种自适应异步联邦学习入侵检测方法及装置是由马勇;刘龙;钟宏伟;江兴鸿;朱朝阳;蔡昌;刘清华;李明楚;郭晶晶设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应异步联邦学习入侵检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种自适应异步联邦学习入侵检测方法及装置，涉及联邦学习入侵检测领域，云服务器先训练初始云服务器模型并下发模型参数给边缘服务器，边缘服务器利用本地数据训练模型，引入余弦相似度和动态梯度优化惩罚项动态调整边缘服务器模型的更新方向，减少局部与全局模型间的梯度冲突，再上传信息至云服务器，云服务器基于边缘服务器上传的信息计算综合权重，基于自适应权重机制，根据数据分布和分类精度动态调整边缘服务器对全局模型的贡献，聚合生成新云服务器模型并下发新模型参数，循环至云服务器模型稳定并下发云服务器模型进行入侵检测。本发明可增强系统鲁棒性与灵活性，有效应对新型攻击，提升复杂场景下的网络防御能力。

本发明授权一种自适应异步联邦学习入侵检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应异步联邦学习入侵检测方法，其特征在于，包括： S10.云服务器训练初始云服务器模型，将训练后的所述初始云服务器模型的模型参数下发至当前时刻与云服务器连接的各边缘服务器； S20.边缘服务器将云服务器下发的模型参数加载为边缘服务器模型的初始参数，并通过本地训练更新所述边缘服务器模型，同时计算模型的梯度变化； S30.基于余弦相似度惩罚项和动态梯度优化惩罚项修正边缘服务器模型，得到修正后的边缘服务器模型，将所述修正后的边缘服务器模型的信息上传到所述云服务器等待更新； S40.所述云服务器接收到边缘服务器的更新信息时，计算综合权重，基于所述综合权重聚合边缘服务器模型参数与当前云服务器的模型参数，得到新的云服务器模型参数； S50.若云服务器模型收敛，结束训练，转S60，否则将所述新的云服务器模型参数下发至各边缘服务器，然后转S20； S60.将所述收敛的云服务器模型下发各边缘服务器进行入侵检测； 所述基于余弦相似度惩罚项和动态梯度优化惩罚项修正边缘服务器模型的计算公式如下： ； ； 其中，表示边缘服务器的正则化目标函数，表示正则化目标函数的参数梯度，表示第轮边缘服务器的模型，表示第个样本的输入特征，表示第轮云服务器模型与所述修正后的边缘服务器模型之间的梯度变化，为学习率，和分别表示余弦相似度惩罚系数和动态梯度优化惩罚系数，表示余弦相似度惩罚项，表示动态梯度优化惩罚项，在模型参数更新完成后权重为，为简化表示，仍记作。

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