FedSTGCN：一种基于联邦时空图学习的物联网网络入侵检测新方法

王亚鲁; 李捷; 韩志杰; 程普; Roshan Kumar

doi:10.1631/FITEE.2400932

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FedSTGCN：一种基于联邦时空图学习的物联网网络入侵检测新方法

常规文章 | Updated：2025-07-28

- FedSTGCN：一种基于联邦时空图学习的物联网网络入侵检测新方法
  Enhanced Publication
- FedSTGCN: a novel federated spatiotemporal graph learning-based network intrusion detection method for the Internet of Things
- “在物联网网络安全领域，提出了一种名为FedSTGCN的新模型。该模型集成了时空图神经网络和联邦学习，实现了跨分布式物联网设备的协作模型训练，而无需共享原始数据。它提高了网络入侵检测的准确性，同时保护了数据隐私。”
- 信息与电子工程前沿(英文版) 2025年26卷第7期页码：1164-1179
- Affiliations：
  
  1.School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475004, China
  2.School of Computer Science, Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou 450046, China
  3.School of Software, Henan University, Kaifeng 475004, China
  4.Miami College of Henan University, Kaifeng 475004, China
- Author bio：
  
  Email: 104752200075@henu.edu.cn
  jsjt9@henu.edu.cn
  ‡ Corresponding author
  chengpul@henu.edu.cn
  roshan.iit123@gmail.com
- Funds：
- DOI：10.1631/FITEE.2400932
  中图分类号： TP39
- 收稿：2024-10-20，
  
  修回：2025-03-25，
  
  纸质出版：2025-07
- Accepted：
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王亚鲁, 李捷, 韩志杰, 等. FedSTGCN：一种基于联邦时空图学习的物联网网络入侵检测新方法[J]. 信息与电子工程前沿(英文版), 2025,26(7):1164-1179.

Yalu WANG, Jie LI, Zhijie HAN, et al. FedSTGCN: a novel federated spatiotemporal graph learning-based network intrusion detection method for the Internet of Things[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, 26(7): 1164-1179.
王亚鲁, 李捷, 韩志杰, 等. FedSTGCN：一种基于联邦时空图学习的物联网网络入侵检测新方法[J]. 信息与电子工程前沿(英文版), 2025,26(7):1164-1179. DOI： 10.1631/FITEE.2400932.

Yalu WANG, Jie LI, Zhijie HAN, et al. FedSTGCN: a novel federated spatiotemporal graph learning-based network intrusion detection method for the Internet of Things[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, 26(7): 1164-1179. DOI： 10.1631/FITEE.2400932.

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DOI：10.1631/FITEE.2400932