基于分布式协同的网络异常行为检测方法

本发明公开了一种基于分布式协同的网络异常行为检测方法，在服务器端和各社交网络客户端部署动态图异常行为检测模型，服务器端初始化模型参数并下发给各个社交网络客户端，各个社交网络客户端采用本地历史数据集对模型进行本地训练，然后将优化过的模型参数连同本地历史数据集上传至服务器，服务器聚合各个社交网络的模型参数并根据合并的历史数据集继续优化模型，再将得到的模型参数分发回各个社交网络客户端；重复上述过程进行迭代优化，服务器端将最终得到的模型参数下发至各社交网络客户端用于异常行为检测。本发明利用联邦学习框架构建去中心化的异常行为检测方法，以综合不同社交网络的用户行为数据，增强异常行为检测的准确性和泛化能力。