在联邦学习环境下，如何应用深度神经网络(DNN)进行高效网络入侵检测，同时实现准确性提升和训练时间的缩短？

在联邦学习环境下，要通过深度神经网络(DNN)实现高效网络入侵检测并提升准确性，可以通过引入自动编码器进行特征降维来减少模型复杂度，进而提高训练速度和降低过拟合风险。自动编码器能够自动学习数据的有效表示，有助于提取关键特征，从而增强模型的泛化能力。在此基础上，采用联邦学习的方式，各参与方可以在不共享原始数据的情况下，本地训练经过自动编码器优化的DNN模型，并将模型参数上传至中心服务器。服务器通过聚合和迭代更新这些参数来形成一个全局的通用模型。最后，通过Softmax分类器对网络流量进行分类，判断是否属于入侵行为。这种模型不仅在NSL-KDD和KDDCup99数据集上取得了平均94.1%的准确率，还显著减少了训练时间，比如相比于不使用联邦学习的模型，训练时间减少了83.9%。该技术结合不仅提升了检测准确性，还大幅提高了计算效率，是解决当前网络入侵检测挑战的一个有效途径。

参考资源链接：[联邦学习与深度神经网络结合的高效网络入侵检测](https://wenku.csdn.net/doc/85ir8zb3hn?spm=1055.2569.3001.10343)