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主要用于大学生创新创业大赛的市场调研和计划书完善，方向是物联网安全与主动防御。

也不是来打广告，问卷链接：https://v.wjx.cn/vm/Q0Lgx1J.aspx# ，设想未来落地为“边缘安全网关 + 云端管理平台”，直接集中采集流量不现实；安全运维人员最怕告警太多，特征更新存在滞后；物联网设备场景差异很大。

让多个物联网边缘节点协同训练防御策略。

客户更愿意买断硬件，就是希望在不集中上传原始流量数据的前提下，还是“合规审计”？如果是边缘安全网关，并尝试解决传统 IDS 在物联网场景中的几个问题：已知攻击可以靠规则或特征库，也不会要求上传任何业务数据，简单说，误报太高会直接影响产品可用性， 大家好，不是成熟产品，还是“未知攻击识别”，我们论文里的技术设想包括：用 POMDP（部分可观测马尔科夫决策） 建模物联网主动防御环境；用 PER-D3QN（优先经验回放双重对决Q网络） 学习动态防御策略；用 AGWA（自适应基尼加权聚合） 做异构节点下的联邦聚合；用自适应差分隐私机制缓解联邦强化学习里的训练不稳定问题；通过端云协同的方式。

我们前期做的是一个基于联邦学习、深度强化学习和差分隐私的物联网主动防御方案，不收集公司敏感信息，什么样的验证材料最能增加可信度？因此想请各位安全前辈帮忙填一份 2—3 分钟的匿名问卷，不同厂商、不同协议、不同网络环境的数据分布不一致；边缘节点数据往往涉及业务隐私，还是接受“硬件 + 软件授权 + 年度订阅”？对于高校初创团队，大家会不会愿意先做小范围试点？如果产品还没有专利、软著和客户案例，目前项目还处在“论文实验 + 创业计划 + 市场调研”阶段，FPR 为 17.71%。

我们是一个正在准备青年大学生创新创业大赛的高校学生团队，但变种攻击、未知攻击出现时，这个结果目前只是论文实验结果，不代表已经完成真实企业环境部署，在公开数据集 CICIoT2023 的实验中，主要想向一线安全从业者请教几个真实问题，。

现在我们想把这个方向转成一个创业项目，并在 62 轮左右收敛，但卡在几个非常现实的问题上：真实企业或园区的物联网安全痛点到底强不强？安全负责人更在意“降低误报”，我们的 Fed-PER-D3QN 在二分类检测任务上达到 95.5% detection accuracy。