基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统及其方法与流程

本发明涉及大数据异常检测系统，具体涉及基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统及其方法。

背景技术：

1、在当今数字化时代，随着大数据技术的迅猛发展，异常检测已成为各行各业不可或缺的重要工具。特别是在金融、医疗、网络安全等高风险领域，有效的异常检测系统可以预防欺诈、识别潜在风险，甚至挽救生命。然而，随着数据规模的不断扩大和数据来源的日益多样化，传统的异常检测方法逐渐显露出其局限性。

2、目前，业界普遍采用的异常检测方法主要分为两类：集中式方法和简单分布式方法。集中式方法要求将所有数据汇集到一个中心服务器进行分析，这种方法虽然能够全面利用数据信息，但在实际应用中面临着严峻的挑战。首先，数据的集中存储和处理带来了巨大的隐私泄露风险，这在当前日益严格的数据保护法规下变得尤为棘手。其次，随着数据量的指数级增长，中心服务器的计算负担日益沉重，导致系统响应速度下降，难以满足实时监控的需求。此外，数据传输过程中的安全风险和带宽压力也不容忽视。

3、另一方面，简单的分布式方法虽然在一定程度上缓解了隐私问题，但也带来了新的困境。在这种方法中，各参与方独立运行自己的异常检测模型，然后通过简单的投票或平均等机制整合结果。这种方法虽然保护了原始数据，但难以充分利用全局信息，导致检测准确率大幅下降。同时，不同参与方的数据质量和模型性能差异很大，简单的结果整合难以平衡这些差异，进一步影响了检测效果。

4、更为关键的是，现有的方法普遍缺乏对动态环境的适应能力。在实际应用中，异常模式往往在不断演变，新的欺诈手段层出不穷。静态的检测模型难以及时捕捉这些变化，导致系统的有效性随时间推移而迅速下降。此外，现有方法在处理高度异构的数据源时也面临挑战，难以有效整合来自不同领域、不同格式的数据。

5、鉴于上述问题，亟需新的异常检测方法，能够在保护数据隐私的同时，充分利用分布式环境中的全局信息，并具备动态适应能力和处理异构数据的能力。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统及其方法，以解决现有技术中的数据隐私保护不足、全局信息利用不充分、动态适应能力差、异构数据处理能力弱等关键问题。

2、本发明提供基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统，包括有：动态特征提取器、联邦异常检测器、联邦异常解释器、联邦异常响应协调器、联邦学习优化器；所述动态特征提取器，用于持续监控实时数据流并抽取特征，形成特征向量；所述联邦异常检测器，用于判断监控数据流是否异常；所述联邦异常解释器，用于量化特征重要性并分析引起异常的原因；所述联邦异常响应协调器，用于根据异常原因，协调相应参与方的响应策略；所述联邦学习优化器，根据异常响应策略结果调整系统参数。

3、基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统的异常检测方法，包括以下具体方法步骤：

4、步骤一、动态提取参与方数据特征；通过异质网络嵌入和多特征提取两个层级，实时抽取参与方数据特征；

5、步骤二、异常评分与异常知识蒸馏；基于时序、空间和整体性权重，将联邦学习模型拆分，对中间模型进行异常阈值评估；根据潜在知识融合方法进行强化，输出最终结果报告；

6、步骤三、生成特征解释性报告；利用解释性技术和解释报告促进对异常检测结果的实时更新；

7、步骤四、设定响应策略；基于动态特征解释报告设计自适应响应策略；

8、步骤五、强化异常检测系统；根据自适应响应策略调整系统异常检测相关参数。

9、本发明的优点和有益效果：

10、本发明提出的基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统，通过创新的动态特征提取、多模型融合和自适应响应策略，实现了高效、安全且可扩展的异常检测。这种方法不仅能够在保护各方数据隐私的前提下充分利用全局信息，还能够根据实时反馈不断优化检测模型，适应不断变化的异常模式。同时，本发明的方法还具备处理高度异构数据的能力，能够有效整合来自不同源头的多样化数据。总的来说，本发明为复杂环境下的大规模异常检测提供了全新的解决方案，它在准确性、隐私保护、适应性和可扩展性等方面都有显著优势。

技术特征：

1.基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统，其特征在于，包括有：动态特征提取器、联邦异常检测器、联邦异常解释器、联邦异常响应协调器、联邦学习优化器；所述动态特征提取器，用于持续监控实时数据流并抽取特征，形成特征向量；所述联邦异常检测器，用于判断监控数据流是否异常；所述联邦异常解释器，用于量化特征重要性并分析引起异常的原因；所述联邦异常响应协调器，用于根据异常原因，协调相应参与方的响应策略；所述联邦学习优化器，根据异常响应策略结果调整系统参数。

2.根据权利要求1所述的异常检测系统，其特征在于，所述动态特征提取器包括：多特征抽取模块，用于获取参与方实时数据，通过时序和空间建模方法提取多维特征向量；检测器选择模块，基于动态变化的权重，动态选择异常检测器，在受限资源的情况下持续优化检测效率；所述多特征抽取模块包括多尺度时空卷积模型和异质网络嵌入模型；所述的多尺度时空卷积模型在每个尺度以无重叠方式采集时空局部特征并聚合，提取多粒度时空特征；通过融合各采样尺度特征，构成时空特征向量；所述异质网络嵌入的输入是上一模块提取的时空特征，通过构建本地时空特征图，使用边卷积聚合邻接节点特征后从结构到节点做特征映射。

3.根据权利要求2所述的异常检测系统，其特征在于：所述多特征抽取模块通过时空特征向量构建时间特征图，利用边卷积模型聚合邻接结点的特征，通过自注意力模型计算从结构到节点的映射，结合边卷积和自注意力层实现时空特征和异质网络特征的拼接和补充，完成特征提取；所述检测器选择模块基于每个参与方的本地数据流的特征分布信息检测者性能统计，估计动态权重，并按照对异常检测结果的影响程度排序，动态选择检测器。

4.根据权利要求3所述的异常检测系统，其特征在于：所述的动态权重是基于异常检测结果的影响力进行动态调整，计算方法为：

5.基于权利要求1~4任一项所述基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统的异常检测方法，其特征在于，包括以下具体方法步骤：

6.根据权利要求5所述的基于联邦学习的分布式大数据异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中异质网络嵌入和时空特征提取的方法为：

7.根据权利要求5所述的基于联邦学习的分布式大数据异常检测方法，其特征在于，所述步骤二中异常阈值评估的计算策略为：从参与方中获得异常检测结果，设置阈值θ对参与方进行排序；将中间模型用于参与方选取，并将第k个参与方数据输入中间结果模型，通过判断中间结果模型异常类型，确定异常分数；异常评价分数计算公式如下：

8.根据权利要求5所述的基于联邦学习的分布式大数据异常检测方法，其特征在于，所述步骤三中特征解释性报告生成步骤为：

9.根据权利要求5所述的基于联邦学习的分布式大数据异常检测方法，其特征在于，所述步骤四中响应策略主要包括以下步骤：

10.根据权利要求5所述的分布式大数据异常检测方法，其特征在于，所述步骤五中异常检测强化策略为通过以下公式计算最终异常模型选择权重，并以此控制自适应模型参数：

技术总结
本发明涉及大数据异常检测系统技术领域，具体涉及基于联邦学习的分布式大数据异常检测系统及其方法，包括有：动态特征提取器、联邦异常检测器、联邦异常解释器、联邦异常响应协调器、联邦学习优化器；所述动态特征提取器，用于持续监控实时数据流并抽取特征，形成特征向量；所述联邦异常检测器，用于判断监控数据流是否异常；所述联邦异常解释器，用于量化特征重要性并分析引起异常的原因；所述联邦异常响应协调器，用于根据异常原因，协调相应参与方的响应策略；所述联邦学习优化器，根据异常响应策略结果调整系统参数，通过创新的动态特征提取、多模型融合和自适应响应策略，实现了高效、安全且可扩展的异常检测。

技术研发人员：张健
受保护的技术使用者：江西高软科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/12