构建基于联邦学习和知识蒸馏的网络入侵检测系统

资源摘要信息:"本资源包的核心内容是构建了一个基于联邦学习(Federated Learning)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)的网络入侵检测系统(NDIS)的Python源码。该系统使用NSL-KDD数据集进行模型训练和测试。NSL-KDD是一个广泛使用的网络入侵检测数据集，它基于著名的KDD Cup 1999数据集进行改进，解决了原数据集中的过度重复问题。 联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个客户端协同工作，而不必共享他们的数据。这种方法提高了数据隐私保护，同时使模型能够从多个数据源中学习并提升准确性。知识蒸馏是一种模型压缩技术，它通过将大模型的知识转移到小模型中，让小模型在保持性能的同时减少计算资源的消耗。 本项目源码包含了多个Python脚本文件，其中main_server.py文件负责作为服务器端运行，管理客户端的训练请求并聚合训练结果；main_client1.py和main_client2.py文件则负责作为客户端运行，执行实际的模型训练任务，并将训练好的模型参数发送到服务器端。 资源包还包括一个图形用户界面(GUI)组件，用于简化模型训练和测试过程。用户首先需要点击连接按钮与服务器建立连接，使用默认的token值1。连接成功后，用户可以上传本地数据并开始模型训练过程。 文档说明部分提供了如何安装、配置和运行该项目的详细步骤。项目作者表示代码经过测试并成功运行，适合计算机相关专业的学生、老师或者企业员工下载学习使用。对于具有较好基础的用户，项目代码可以作为进一步研究和开发的起点。 资源包的文件结构表明，该项目遵循了一种标准化的项目管理方法，其中包括README.md文件，该文件通常包含项目的说明和使用指南，以供用户参考学习。作者强调资源仅供学习参考，严禁商业使用，这可能意味着需要遵守版权协议和相关的法律条款。 最后，资源包被命名为FL-IDS-KD-master，反映了其主要内容和结构：FL代表联邦学习，IDS代表入侵检测系统，KD代表知识蒸馏，而master表明这是一个完整且可能是主版本的项目。" 以上内容详细地阐述了项目的核心技术、代码结构、运行方式和使用目的。项目结合了联邦学习和知识蒸馏，旨在提高网络入侵检测的效率和准确性，同时保护数据隐私，减少对计算资源的需求。代码包的使用适用于多个层面的用户，从在校学生、老师到企业员工，从学习进阶到实际项目应用，都具有一定的价值。最后，提醒用户注意资源的合法使用，遵守相关的版权和法律要求。