新型電力系統(tǒng)中聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的網(wǎng)絡(luò)威脅

李祉岐 張瓊尹 李寧 尹琴 郭晨萌

隨著新能源、分布式能源等新型電力技術(shù)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)字化、智能化和互聯(lián)化的新時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，數(shù)據(jù)成為了電力系統(tǒng)運(yùn)行和決策的核心要素。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加和數(shù)據(jù)復(fù)雜度的提升，新型電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)安全面臨著越來(lái)越多的威脅和挑戰(zhàn)。首先，新型電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)安全直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。電力系統(tǒng)的運(yùn)行需要大量的數(shù)據(jù)支持，包括電力生產(chǎn)、傳輸、分配和消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。如果這些數(shù)據(jù)受到攻擊或泄露，將會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成嚴(yán)重影響，甚至可能導(dǎo)致大面積停電等嚴(yán)重后果。其次，新型電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)安全還涉及能源安全和經(jīng)濟(jì)安全等多個(gè)方面。電力是現(xiàn)代社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于保障能源安全和經(jīng)濟(jì)安全具有重要意義。如果電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全受到威脅，將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的安全造成嚴(yán)重影響。此外，隨著電力系統(tǒng)的智能化和電網(wǎng)的升級(jí)，新型電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的價(jià)值越來(lái)越高。電力系統(tǒng)的智能化需要大量的數(shù)據(jù)支持，而數(shù)據(jù)的價(jià)值在于其準(zhǔn)確性和完整性。如果數(shù)據(jù)受到篡改或破壞，將會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展造成嚴(yán)重影響。因此，保護(hù)新型電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)安全具有重要意義。本文重點(diǎn)介紹了新型電力系統(tǒng)中聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的典型網(wǎng)絡(luò)威脅，有助于研究人員了解相關(guān)技術(shù)的前沿發(fā)展，為未來(lái)的研究方向提供指導(dǎo)。

一、聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的威脅概述

聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)是一種為數(shù)據(jù)安全而生的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，其適用場(chǎng)景主要包括跨地域、跨行業(yè)的多方數(shù)據(jù)協(xié)作。它的原理是，通過(guò)建立一個(gè)聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使各個(gè)參與方能夠在保護(hù)自己數(shù)據(jù)隱私和安全的前提下，貢獻(xiàn)自己的數(shù)據(jù)并共享模型訓(xùn)練的結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，參與方無(wú)需直接共享原始數(shù)據(jù)，而是通過(guò)加密技術(shù)進(jìn)行模型參數(shù)的交換和更新，從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和模型訓(xùn)練的協(xié)作。聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的原理主要基于以下兩個(gè)方面。

1. 分布式計(jì)算：聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)采用分布式計(jì)算的方式，將模型訓(xùn)練的任務(wù)分散到各個(gè)參與方的設(shè)備上執(zhí)行。每個(gè)參與方只在自己本地進(jìn)行模型的訓(xùn)練，并將訓(xùn)練結(jié)果通過(guò)加密的方式上傳到云端或中心服務(wù)器，供其他參與方使用和參考。這種分布式計(jì)算方式可以充分利用各個(gè)參與方的計(jì)算資源，提高模型訓(xùn)練的效率和速度。

2. 加密技術(shù)：為了保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全，聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)采用了多種加密技術(shù)。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，采用加密算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行加密和傳輸，確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性和保密性。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理過(guò)程中，采用同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和保護(hù)，確保數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和處理過(guò)程中的隱私性和安全性。這些加密技術(shù)的使用，使得聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全的前提下，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練的協(xié)作和共享。

聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)可以廣泛應(yīng)用于需要保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全的場(chǎng)景中，如金融、醫(yī)療、政務(wù)等領(lǐng)域。聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)自身的復(fù)雜性決定了容易受到多方面的影響，攻擊者可以構(gòu)造各種攻擊手段進(jìn)行破壞或誤導(dǎo)。比較著名的拜占庭攻擊、成員推理攻擊和模型投毒攻擊，本文將分別描述起原理和特點(diǎn)。

二、拜占庭攻擊

拜占庭攻擊是一種針對(duì)分布式系統(tǒng)的攻擊方式，它利用惡意節(jié)點(diǎn)的存在，干擾或破壞系統(tǒng)的正常運(yùn)作。在聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)中，拜占庭攻擊可以表現(xiàn)為惡意節(jié)點(diǎn)向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送錯(cuò)誤的參數(shù)或模型更新，導(dǎo)致聯(lián)邦模型的整體性能下降。這種攻擊的特點(diǎn)是難以被檢測(cè)和防御，因?yàn)閻阂夤?jié)點(diǎn)與正常節(jié)點(diǎn)難以區(qū)分。拜占庭攻擊的主要步驟如下。

1. 攻擊者選擇：攻擊者可能選擇一個(gè)或多個(gè)參與者作為目標(biāo)，這些參與者可以是誠(chéng)實(shí)的，也可以是惡意的。

2. 數(shù)據(jù)篡改：攻擊者會(huì)篡改目標(biāo)參與者的數(shù)據(jù)更新，這可能包括修改梯度、更新參數(shù)等。

3. 阻止收斂：由于攻擊者篡改了目標(biāo)參與者的數(shù)據(jù)更新，這可能導(dǎo)致全局模型的收斂受到阻礙。具體來(lái)說(shuō)，攻擊者可以通過(guò)不斷發(fā)送錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)更新來(lái)干擾全局模型的訓(xùn)練，從而使得模型性能下降。

針對(duì)拜占庭攻擊，主要的防護(hù)或加固手段包括：一是數(shù)據(jù)驗(yàn)證和清洗，以防止惡意節(jié)點(diǎn)的攻擊。例如，可以驗(yàn)證數(shù)據(jù)的來(lái)源是否合法，數(shù)據(jù)格式是否正確，數(shù)據(jù)內(nèi)容是否符合預(yù)期等。對(duì)于不符合預(yù)期的數(shù)據(jù)，可以將其視為異常數(shù)據(jù)并拒絕接受。二是節(jié)點(diǎn)信譽(yù)管理，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信譽(yù)評(píng)分，對(duì)于評(píng)分較低的節(jié)點(diǎn)，可以將其視為潛在的惡意節(jié)點(diǎn)并限制其訪問(wèn)權(quán)限。同時(shí)，可以通過(guò)定期檢查節(jié)點(diǎn)的行為來(lái)更新信譽(yù)評(píng)分，以保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。三是數(shù)據(jù)匿名化：在數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，以保護(hù)用戶的隱私。例如，可以使用差分隱私技術(shù)來(lái)保護(hù)用戶隱私，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的有效性。

三、成員推理攻擊

在聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)中不同的數(shù)據(jù)集通過(guò)共享模型參數(shù)來(lái)提高模型的泛化性能。然而，這種分布式特性使得聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)容易受到成員推理攻擊。成員推理攻擊的主要原理是攻擊者利用聯(lián)邦成員的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，從而獲得其他成員的數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，攻擊者首先通過(guò)與其他成員進(jìn)行交互，獲取模型的參數(shù)或更新。然后，利用這些參數(shù)或更新來(lái)推斷其他成員的數(shù)據(jù)。具體步驟如下：

1. 攻擊準(zhǔn)備：攻擊者首先需要了解聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的基本機(jī)制和成員之間的數(shù)據(jù)共享方式。重點(diǎn)收集有關(guān)聯(lián)邦成員的數(shù)據(jù)，這可能包括成員的公開(kāi)數(shù)據(jù)、共享的數(shù)據(jù)以及其他可用的信息。

2. 模型訓(xùn)練：攻擊者訓(xùn)練一個(gè)與聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)模型相似的模型，以模擬聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程。攻擊者可以使用自己的數(shù)據(jù)集或從其他來(lái)源獲取數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

3. 數(shù)據(jù)推斷：攻擊者利用訓(xùn)練好的模型，對(duì)聯(lián)邦成員的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。可以使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，如聚類(lèi)分析、異常檢測(cè)、特征分析等，以識(shí)別和提取聯(lián)邦成員的數(shù)據(jù)特征。

4. 模型參數(shù)推斷：攻擊者試圖推斷聯(lián)邦成員的模型參數(shù)。可以利用模型之間的相似性，通過(guò)反向工程或其他方法，嘗試恢復(fù)或逼近聯(lián)邦成員的原始模型參數(shù)。

5. 隱私泄露評(píng)估：攻擊者評(píng)估推斷出的數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的隱私風(fēng)險(xiǎn)。可以使用隱私度量標(biāo)準(zhǔn)，如差分隱私等，來(lái)衡量推斷結(jié)果對(duì)聯(lián)邦成員隱私的泄露程度。

針對(duì)成員推理攻擊，需要采取相應(yīng)的防護(hù)或加固手段來(lái)保護(hù)成員的隱私和安全。主要的防護(hù)或加固手段包括：一是差分隱私（Differential Privacy），成員節(jié)點(diǎn)可以在本地計(jì)算時(shí)引入差分隱私噪聲，以防止攻擊者通過(guò)推斷原始數(shù)據(jù)或模型參數(shù)來(lái)獲取敏感信息。二是加密技術(shù)可以用于保護(hù)成員節(jié)點(diǎn)之間的通信和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。例如，可以使用同態(tài)加密或安全多方計(jì)算等技術(shù)來(lái)加密模型參數(shù)和數(shù)據(jù)，以確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的成員才能訪問(wèn)和使用這些數(shù)據(jù)。三是在聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)中，可以通過(guò)訪問(wèn)控制機(jī)制來(lái)限制成員節(jié)點(diǎn)對(duì)其他成員節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限，以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和泄露。

四、模型投毒攻擊

模型投毒攻擊試圖通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中添加惡意數(shù)據(jù)或操縱模型參數(shù)等方式來(lái)影響模型的性能。以下是攻擊聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)模型的步驟：

1. 收集數(shù)據(jù)：攻擊者需要收集用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集可以是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、黑客攻擊或其他途徑獲得的。

2. 預(yù)處理數(shù)據(jù)：攻擊者需要對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如清洗、去重、轉(zhuǎn)換等操作，以便更好地利用這些數(shù)據(jù)。

3. 加入惡意樣本：攻擊者在數(shù)據(jù)集中加入一些特定的惡意樣本，例如注入惡意代碼、修改數(shù)據(jù)值等，以干擾模型的正常訓(xùn)練過(guò)程。

4. 調(diào)整模型參數(shù)：攻擊者通過(guò)改變模型參數(shù)來(lái)影響其最終表現(xiàn)。他們可以使用各種技術(shù)，如超參數(shù)優(yōu)化、損失函數(shù)調(diào)節(jié)等，來(lái)達(dá)到這一目的。

5. 發(fā)布模型：攻擊者在得到想要的模型后，將其發(fā)布到公共平臺(tái)上供他人使用。這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的泄露和濫用，以及模型的濫用和誤用。

模型投毒攻擊的防護(hù)相對(duì)比較困難和復(fù)雜，主要的防護(hù)或加固手段包括：一是數(shù)據(jù)清洗，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以去除其中的噪聲和異常值。二是模型集成，包括投票、加權(quán)平均等，可以降低單個(gè)模型受到投毒攻擊的影響。三是檢測(cè)和過(guò)濾，通過(guò)使用異常檢測(cè)算法、基于統(tǒng)計(jì)的方法或基于深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。需要注意的是，這些防護(hù)或加固手段并不是萬(wàn)無(wú)一失的，它們只能降低模型受到投毒攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要綜合考慮各種因素，選擇最適合的防護(hù)手段來(lái)保護(hù)模型的魯棒性和安全性。

五、未來(lái)展望

聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。未來(lái)可能的研究方向包括以下幾個(gè)方面：一是安全協(xié)議和算法改進(jìn)，包括設(shè)計(jì)和改進(jìn)更高效、更安全的協(xié)議和算法，以保護(hù)模型訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)隱私和模型安全。二是隱私保護(hù)技術(shù)，包括差分隱私、同態(tài)加密等，以提供更高級(jí)別的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。三是針對(duì)攻擊面分析和防御包括分析潛在的攻擊者、攻擊方式和攻擊效果，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的防御機(jī)制來(lái)提高聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全性。