强化联邦学习的车联网 DDoS 攻击检测

在车联网的分布式环境中，雾节点利用收集到的车辆数据，通过边缘服务器进行强化联邦学习，从而提升车联网中DDoS攻击检测的准确性与效率。首先，设计了车联网DDoS攻击检测模型的本地训练策略，将DDoS检测问题建模为序列分类任务。所采用的模型结合了长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN），以构建车联网DDoS攻击检测模型。在此策略中，每个雾节点被视为一个独立智能体，通过强化学习中的Q-learning算法管理其训练过程。

为此，提出了一种基于模型准确度的状态评估方法，并设计了一个基于准确度提升的奖励函数 rr。通过Q-learning，雾节点能够学习到最优的本地训练策略，从而在每次模型聚合时提供更优的模型参数更新。经过多次聚合迭代后，全球模型能够收敛至一个性能更优的状态，进而生成一个有效的联邦学习聚合策略。

联邦学习过程中，边缘服务器充当中心角色，客户端通过与边缘节点的通信更新模型并计算每轮的训练次数。每轮训练完成后，客户端将本地模型参数及上一轮获得的奖励 rr 上传至边缘服务器。边缘服务器依据上一轮的奖励来计算聚合权重，并对全球模型进行聚合。