基于联邦学习的区块链电力交易系统攻击检测
来源：计算机应用与软件杂志2025年第8期北京时间：
作者：王栋, 李达, 杨珂, 张艳秋, 霍冬冬, 王雅哲
摘要：随着网络规模的增大，区块链电力交易系统中来自网络层面的攻击 日 益严重。受限于部门隐私政策，当前研究仍采用单一部门的数据样本进行攻击检测，难以准确感知复杂网络攻击。针对这一问题，提出一种基于联邦学习的区块链电力交易系统攻击检测方法。方法可在保证多部门数据及身份隐私保护的前提下进行联合模型训练，为系统提供更全面的攻击检测能力。实验结果表明，方法既提升了攻击检测精准度，又保障了各部门的隐私性。
关键词：区块链电力交易系统, 联邦学习, 隐私计算, 网络流量检测
