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本发明公开了基于联邦学习的网络流量攻击检测方法、系统及存储介质,其方法包括步骤:在中央服务器构建流量攻击检测的全局模型及在客户端构建流量攻击检测的本地模型;客户端根据网络流量特征识别攻击流量并标识生成流量数据集;客户端对标识后的流量数据集进行预处理并发送至中央服务器;中央服务器根据预处理后的流量数据集对全局模型进行训练;客户端同步全局模型的结构参数并对本地模型进行训练;将未知的流量数据输入到本地模型进行攻击流量判定。本发明解决了相关技术中不共享数据前提下存在数据孤岛的问题和网络攻击检测准确性低的问题。