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本发明提供了一种基于联邦学习与深度学习的物联网异常检测方法及系统。该方法包括:采集物联网设备的流量数据并对流量数据进行降维;对降维后的良性流量数据以及物联网设备进行聚类,得到不同类别的物联网设备下不同类别的良性流量数据;针对各类物联网设备构建物联网异常检测模型;通过各类物联网设备下的不同类别的良性流量数据对各物联网异常检测模型进行训练,并将每轮的训练参数发送至联邦学习中心服务器的全局模型中对全局模型参数进行更新;通过全局模型的参数对各物联网异常检测模型的参数进行更新;通过降维后的流量数据对训练好的物联网异常检测模型进行测试。本发明实现了无监督、低复杂度且高准确率的在线物联网异常检测。