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本发明公开了一种执行与评价双网络个性化联邦学习入侵检测方法及系统，在执行网络中，训练本地模型然后聚合全局模型，计算环境相似度；利用全局模型在评价网络中执行参数替换优化回溯策略，评价当前模型；参与者在执行网络中个性化更新本地模型；执行网络选择是否继续通信，评价网络测试获得的本地模型，并根据测试结果执行参数替换优化回溯策略。本发明对于本地未知攻击的检测对比单一本地模型有显著的提升，验证了联邦学习对于未知知识学习的适用性。本发明的方法的协作训练的全局模型能够使得少数据量甚至没有样本的协作者直接获益，个性化的本地模型能够稳步提升性能。
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