聯邦學習在分散式環境下訓練模型，有效保護資料隱私。然而，這種架構也容易受到毒化攻擊，惡意使用者端可能注入錯誤或惡意資料，破壞全域模型的完整性。因此，建立有效的防禦機制至關重要。本文將探討幾種關鍵的防禦策略，包含強健聚合、異常檢測以及結合兩者的混合防禦策略，並輔以程式碼示例，闡述如何提升聯邦學習的安全性。同時，也將探討差分隱私和同態加密等進階隱私保護技術，如何在模型訓練過程中進一步保障資料安全。這些技術不僅能提升模型的穩健性，還能確保在分散式環境下，敏感資訊的機密性不被洩露，為聯邦學習的實際應用提供更安全的保障。
強化聯邦學習網路的安全性：毒化攻擊的防禦策略
3.4 防禦措施
文獻中提出了多種方法和防禦措施，以降低聯邦學習（FL）網路遭受毒化攻擊的風險。Tan等人將這些防禦措施分為三類別：
強健聚合（Robust Aggregation）
在聯邦學習網路中，使用者端將模型更新傳送至伺服器，伺服器透過取平均值的方式進行聚合。這使得被毒化的模型更新直接影響全域模型。因此，提出對毒化模型更新具有強健性的方法是必要的。文獻中提出了幾種技術，包括：
- 分量式中位數（COMED）：用於聚合過程，可替代平均值運算。
- 幾何中位數（GEOMED）：另一種聚合方法，能夠減少異常值的影響。
- 分量式修剪中位數（COTMED）：透過修剪極端值來提高聚合的穩定性。
Dong等人提出了另一種技術，稱為KRUM。該方法試圖找出最具代表性的模型更新，並據此更新全域模型。例如，可以選擇具有最短歐幾裡得距離的模型更新。Sun等人提出了一種新方法，要求所有模型更新必須在有限的範數內，以避免少數毒化模型更新對全域模型的壓倒性影響。此外，Li等人提出了**RSA（Robust Stochastic Aggregation）**方法，利用強健的隨機聚合技術。
# 示例程式碼：簡單的聯邦學習聚合過程
def federated_aggregation(model_updates):
# 假設model_updates是一個包含多個使用者端模型更新的列表
aggregated_model = sum(model_updates) / len(model_updates)
return aggregated_model
#### 內容解密：
此程式碼展示了一個簡單的聯邦學習聚合過程。透過將所有使用者端的模型更新相加並除以使用者端數量，計算出平均模型更新。然而，這種簡單的平均值聚合方法容易受到毒化攻擊的影響。因此，需要更強健的聚合方法，如COMED、GEOMED和COTMED等。
#### 異常檢測（Anomaly Detection）
異常檢測方法用於區分良性模型更新和毒化模型更新。良性模型更新和毒化模型更新具有不同的意圖。Li和Munoz等人建議計算模型的餘弦相似度，並將資料對映到低維空間，以便分析模型更新。
```python
# 示例程式碼：計算兩個模型更新之間的餘弦相似度
import numpy as np
def cosine_similarity(update1, update2):
dot_product = np.dot(update1, update2)
norm1 = np.linalg.norm(update1)
norm2 = np.linalg.norm(update2)
similarity = dot_product / (norm1 * norm2)
return similarity
#### 內容解密：
此程式碼計算兩個模型更新之間的餘弦相似度。餘弦相似度可以用於衡量兩個向量之間的相似程度。在異常檢測中，可以透過比較模型更新之間的餘弦相似度來識別潛在的毒化攻擊。
#### 結合多種方法的混合防禦策略
文獻中還提出了結合多種方法的混合防禦策略，以利用不同方法的優勢。例如，Fang等人在COMED、COTMED和KRUM等演算法的基礎上，增加了初步評估程式。如果模型的準確性和損失不可接受，則會被丟棄。此外，一些研究嘗試根據評估結果重新權重模型更新。例如，Fung等人根據模型的餘弦相似度重新權重模型更新。
此圖示展示了混合防禦策略的流程，包括收集模型更新、進行異常檢測、聚合模型更新以及更新全域模型等步驟。
**圖表翻譯：**
此圖表呈現了一個混合防禦策略的流程。首先，系統收集來自使用者端的模型更新。接著，對這些模型更新進行異常檢測，以識別潛在的毒化攻擊。如果模型更新被判定為正常，則進行聚合；如果被判定為異常，則可能被丟棄或根據評估結果重新權重。最後，根據聚合結果或重新權重後的模型更新來更新全域模型。
## 工業網路安全中的隱私保護聯邦學習解決方案
隨著工業物聯網（IIoT）的快速發展，網路安全威脅日益增加，對工業控制系統（ICS）和關鍵基礎設施的安全保護提出了更高要求。聯邦學習（Federated Learning, FL）作為一種分散式機器學習方法，能夠在保護資料隱私的前提下進行模型訓練，為解決工業網路安全問題提供了新的思路。
### 工業網路安全挑戰
工業網路安全面臨著多重挑戰，包括但不限於：
1. **資料隱私保護**：工業資料中往往包含敏感資訊，如何在分享模型的同時保護資料隱私成為一大挑戰。
2. **分散式架構**：工業裝置和系統通常採用分散式架構，如何在不同節點間協調進行模型訓練是一個難題。
3. **安全性威脅**：工業控制系統面臨著各種網路攻擊，如何提高系統的安全性是當務之急。
### 聯邦學習在工業網路安全中的應用
聯邦學習透過允許在本地進行模型訓練並僅分享模型更新，而不是原始資料，有效地解決了資料隱私保護的問題。其在工業網路安全中的應用主要體現在以下幾個方面：
1. **異常檢測**：透過聯邦學習，可以在不同工業裝置和系統上訓練異常檢測模型，提高對未知攻擊的檢測能力。
2. **入侵檢測系統**：聯邦學習可以幫助構建更有效的入侵檢測系統，透過在多個節點上訓練模型，提高檢測的準確性和效率。
3. **安全通訊**：聯邦學習可以用於最佳化工業網路中的安全通訊協定，提高資料傳輸的安全性和效率。
### 隱私保護聯邦學習解決方案
為了進一步提高聯邦學習在工業網路安全中的應用效果，需要採用隱私保護技術。這些技術包括：
1. **差分隱私**（Differential Privacy）：透過在模型更新中新增噪聲，保護參與訓練的資料不被推斷。
```python
import numpy as np
def add_noise_to_gradient(gradient, epsilon):
# 新增拉普拉斯噪聲
sensitivity = 1.0 # 梯度的敏感度
noise = np.random.laplace(loc=0, scale=sensitivity/epsilon, size=gradient.shape)
return gradient + noise
# 使用範例
gradient = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
epsilon = 1.0 # 隱私預算
noisy_gradient = add_noise_to_gradient(gradient, epsilon)
print("Noisy Gradient:", noisy_gradient)
內容解密：
- 此程式碼展示瞭如何在梯度更新中新增拉普拉斯噪聲以實作差分隱私。
epsilon控制著隱私保護的程度，越小表示保護越強，但可能影響模型的準確性。sensitivity是梯度更新的敏感度，與所使用的最佳化演算法相關。
同態加密（Homomorphic Encryption）：允許在加密資料上進行計算，進一步保護資料隱私。
from phe import paillier # 生成公私鑰對 public_key, private_key = paillier.generate_paillier_keypair() # 加密數字 number_to_encrypt = 5 encrypted_number = public_key.encrypt(number_to_encrypt) print("Encrypted Number:", encrypted_number) # 解密數字 decrypted_number = private_key.decrypt(encrypted_number) print("Decrypted Number:", decrypted_number)內容解密：
- 此程式碼展示瞭如何使用Paillier同態加密演算法對數字進行加密和解密。
- 同態加密允許在加密資料上進行某些運算（如加法），而不必先解密。
工業控制系統的多階段機器學習安全分析模型
1. 簡介
工業控制系統（ICS）是一種結合感測器、電腦、網路、通訊和其他數位管理元件的網路物理系統，用於遠端監控和管理關鍵基礎設施[1]。ICS在智慧電網、石油和天然氣、航空航太和交通等關鍵基礎設施的監控和管理中扮演著重要角色[2, 3]。物聯網（IoT）在ICS中的應用增加了這些系統面臨的網路攻擊風險。雖然資訊技術（IT）社群已經考慮了關鍵基礎設施設施的安全問題，但針對ICS開發特定的安全解決方案的努力仍然有限[4-9]。
2. 工業控制系統的安全挑戰
ICS具有獨特的效能和可靠性要求，並且使用作業系統、應用程式和程式，可能被主流IT專業人員視為不常見。這些標準通常反映了品質和完整性的概念，其次是保密性，涉及程式的管理。如果未能正確執行，這將對人類健康和安全、環境破壞和嚴重的財務問題（如生產損失）構成重大風險。敏感基礎設施（如電力、交通）不可用的情況可能會對經濟產生遠超直接和物理傷害的影響[10, 11]。地方、區域、國家乃至全球經濟都將受到這些影響。
3. 多階段機器學習模型的需求
工業過程需要對機械進行龐大的監督。只要系統正在執行，就需要一些知識來確保裝置的正常和有效運作。如果人員來執行此任務，則機器必須24/7進行巡查。為瞭解決這個問題，本研究提出了一個多階段機器學習模型，用於工業控制系統的安全分析。
#### 內容解密：
本文介紹了工業控制系統（ICS）及其安全性挑戰，並強調了開發針對ICS的多階段機器學習安全分析模型的必要性。這種模型能夠提高ICS的安全性和可靠性，減少潛在的風險。
4. 多階段機器學習模型架構
本研究提出的多階段機器學習模型結合了多種機器學習技術，以提高對ICS的安全分析能力。下面是該模型的架構：
圖表翻譯： 此圖示呈現了多階段機器學習模型的整體架構，包括資料收集、資料預處理、特徵提取、模型訓練、模型評估和安全分析等階段。
#### 內容解密：
本文詳細介紹了多階段機器學習模型的架構，包括資料收集、資料預處理、特徵提取、模型訓練、模型評估和安全分析等階段。每個階段都至關重要，共同構成了完整的安全分析流程。
#### 內容解密：
本文總結了多階段機器學習模型在工業控制系統安全分析中的應用前景，並提出了未來的研究方向。這種模型對於提高ICS的安全性和可靠性具有重要意義。
工業控制系統（ICS）中的多階段機器學習模型應用於安全分析
隨著工業控制系統（ICS）和監控控制與資料採集（SCADA）系統在現代工業中的廣泛應用，網路安全威脅也隨之增加。傳統的人工監控方式不僅耗時耗力，還存在人為錯誤的風險。因此，利用機器學習技術來增強ICS的安全性已成為一個重要的研究方向。
工業控制系統（ICS）與SCADA系統簡介
ICS和SCADA系統被廣泛應用於電力、水處理、石油和天然氣、化工和製藥等行業，用於監控和控制分散的資產。這些系統通常包括一個中央控制單元和多個遠端裝置，如可程式邏輯控制器（PLC）和遠端終端單元（RTU）。SCADA系統透過各種通訊協定（如Modbus TCP、DNP3等）實作對現場裝置的監控和控制。
ICS與SCADA系統架構
ICS和SCADA系統的架構設計旨在提供工具，用於發現、整合和回應使用者需求。這些系統透過整合物聯網（IoT）解決方案，能夠跨整個工業區域收集和分析大量資料集。如圖1所示，ICS系統的架構分為多個層級，包括現場級、自動控制級、監控級和生產與企業控制級。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 聯邦學習毒化攻擊防禦策略
package "聯邦學習安全" {
package "毒化攻擊" {
component [模型毒化] as poison
component [資料注入] as inject
component [梯度攻擊] as gradient
}
package "防禦策略" {
component [強健聚合] as robust
component [異常檢測] as anomaly
component [KRUM 方法] as krum
}
package "隱私保護" {
component [差分隱私] as dp
component [同態加密] as he
component [安全聚合] as secure
}
}
poison --> robust : COMED/GEOMED
inject --> anomaly : 餘弦相似度
robust --> krum : 代表性更新
dp --> secure : 隱私強化
note bottom of robust
分量式中位數
幾何中位數
end note
collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型
note right of feature
特徵工程包含：
- 特徵選擇
- 特徵轉換
- 降維處理
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml
圖表翻譯： 此圖示展示了ICS系統的層級架構，從現場級到企業資源規劃層級，層層相連，實作了從現場裝置到企業管理階層面的全面監控和管理。
機器學習在ICS安全中的應用
機器學習技術被用於分析和保護ICS系統免受網路威脅，如勒索軟體和殭屍網路。異常檢測是機器學習的一個重要應用領域，用於識別網路行為中的異常模式，從而預測和防止網路攻擊。
多階段機器學習模型
本研究提出了一種多階段機器學習模型，用於檢測ICS中的網路攻擊。該模型透過結合文獻分析和實驗，研究如何利用機器學習提高攻擊檢測的準確性和效率。模型的各個階段旨在識別不同型別的網路攻擊和威脅。
程式碼範例：使用機器學習進行異常檢測
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 載入資料集
data = pd.read_csv('ics_data.csv')
# 建立Isolation Forest模型
model = IsolationForest(contamination=0.01)
# 訓練模型
model.fit(data)
# 預測異常
predictions = model.predict(data)
# 輸出異常檢測結果
print(predictions)
內容解密：
- 載入資料集：使用
pandas函式庫載入名為ics_data.csv的資料集，該資料集包含了ICS系統的執行資料。 - 建立Isolation Forest模型：使用
IsolationForest類別建立一個孤立森林模型，用於檢測資料中的異常點。引數contamination設定為0.01，表示預期資料中1%的資料點為異常。 - 訓練模型：使用
fit方法訓練模型，使其學習資料的正常模式。 - 預測異常：使用訓練好的模型對資料進行預測，識別出異常資料點。
- 輸出結果：輸出模型的預測結果，異常資料點被標記為-1，正常資料點被標記為1。
透過這種方式，機器學習模型可以有效地檢測出ICS系統中的異常行為，從而提高系統的安全性。