随着互联网技术的发展,当前网络已发展到十分庞大的规模,网络对于各行业领域和个人生活都提供了极大的便利,然而错综复杂的现代网络环境对如何确保网络安全提出了更大的挑战。入侵检测是目前能够最大程度上弥补防火墙缺陷的一个确保网络安全的重要技术,主要通过实时监视网络数据,主动发现网络异常并发出警报。然而传统的入侵检测系统对于目前多种多样的网络攻击行为,逐渐暴露出模型训练标签数据短缺,数据隐私遭到泄露等诸多问题。近年来,随着机器学习的发展,将其应用在入侵检测领域成为众多网络安全研究人员的研究热点。针对现有入侵检测技术存在的问题,本文提出了一个基于联邦学习与深度学习（FDL）的入侵检测模型,解决入侵检测系统在标签数据量稀少、数据安全与隐私等方面出现的难题。本文主要内容如下:（1）在互联网环境中,经常出现各个机构每天所产生的大量无标签网络数据却不能直接应用到模型训练中的困境,针对该问题本文将联邦学习技术引入到入侵检测领域,通过多个数据拥有方协作,共同训练出一个公共的全局入侵检测模型。另一方面,无论是训练还是应用入侵检测模型,其涉及到的数据量是庞大的,这在一定程度上影响模型效率,因此本文将把原本用在图像处理方面的卷积结构应用到入侵检测中来,旨在提高模型的训练和检测效率。实验证明入侵检测模型应用联邦学习以及卷积网络表现出了良好的检测效果。（2）深度卷积往往可能带来梯度消失或过拟合等问题,针对该问题本文采用Inception结构,并通过调整网络结构、精简冗余卷积层、调整学习率等,得出一个深度卷积网络的入侵检测模型。实验结果表明,在经过调整的入侵检测模型在UNSW-NB15上的检测率相比于其他CNN模型高。（3）针对多方协作联邦学习在信息交互方面的安全问题,本文将结合差分隐私技术设计实现一个具有安全性较高的多方协作入侵检测模型。传统入侵检测算法未涉及到网络数据本身安全性,而本文提出的基于联邦学习的入侵检测模型在训练模式上已具有很大程度上的数据安全隐私保护性,并结合差分隐私进一步确保参数安全聚合,避免参与者数据隐私泄露。