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    邊緣計(jì)算下物聯(lián)網(wǎng)終端的可信評(píng)估安全技術(shù)

    2022-10-13 12:33:52趙研
    移動(dòng)通信 2022年9期
    關(guān)鍵詞:信任度邊緣分布式

    趙研

    (數(shù)字廣東網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有限公司,廣東 廣州 510030)

    0 引言

    物聯(lián)網(wǎng)和新一代通信技術(shù)融合的時(shí)代背景下,海量設(shè)備的接入產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),這使得傳統(tǒng)集中式處理的安全防護(hù)系統(tǒng)面臨極大的通信壓力:同步通信使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)性能瓶頸,從而引起安全識(shí)別的延遲;除此以外,邊緣側(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜多變,容易造成系統(tǒng)模型檢測(cè)性能不穩(wěn)定;最后,傳統(tǒng)的超大規(guī)模訓(xùn)練的數(shù)據(jù)存在難以獲取的問(wèn)題。因此,為了適應(yīng)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全的需求,亟待研究一種分布式群智感知訓(xùn)練模型來(lái)實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、模型性能穩(wěn)定、高效率可靠深度訓(xùn)練、就近提供檢測(cè)服務(wù)的安全體系架構(gòu),減輕系統(tǒng)中心的計(jì)算負(fù)載,避免邊緣設(shè)備與系統(tǒng)中心遠(yuǎn)程交互所帶來(lái)的通信擁塞問(wèn)題,保證邊緣終端的安全接入。目前,不少學(xué)者已經(jīng)對(duì)分布式智能檢測(cè)模型進(jìn)行研究,Diro等人[1]提出一種基于深度學(xué)習(xí)方法的分布式攻擊檢測(cè)方案,實(shí)驗(yàn)表明,針對(duì)現(xiàn)有邊緣網(wǎng)絡(luò)流量出現(xiàn)的小突變和新型攻擊復(fù)雜多變的問(wèn)題,分布式攻擊檢測(cè)系統(tǒng)優(yōu)于集中式檢測(cè)系統(tǒng)。Tian 等人[2]提出一種邊緣設(shè)備上Web 攻擊檢測(cè)的分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),該系統(tǒng)部署到邊緣設(shè)備上,提升了系統(tǒng)模型更新的速度。Parra 等人[3]提出一個(gè)基于云的分布式深度學(xué)習(xí)框架,用于釣魚(yú)和僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊的檢測(cè)和緩解,實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠以分布式方式檢測(cè)設(shè)備和后端級(jí)別的攻擊,準(zhǔn)確率達(dá)到應(yīng)用水平。Ahmed 等人[4]提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的分布式攻擊檢測(cè)模型,該模型結(jié)合深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析兩種技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布式攻擊檢測(cè),實(shí)驗(yàn)表明該模型識(shí)別攻擊的精度優(yōu)于logistic 回歸、KNN、ID3 決策樹(shù)、CART 和SVM 等其他分類(lèi)算法,并且能夠減少物聯(lián)網(wǎng)等受限環(huán)境中整體系統(tǒng)操作的開(kāi)銷(xiāo)。Bhusal 等人[5]提出一種基于深度學(xué)習(xí)的分布式協(xié)同數(shù)據(jù)篡改攻擊檢測(cè)方法,該方法提出的方法可以檢測(cè)協(xié)調(diào)的加性、演繹以及加性和演繹的組合對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的操縱和篡改攻擊,實(shí)驗(yàn)表明該方法可以檢測(cè)到低噪聲裕度協(xié)調(diào)攻擊,精度高達(dá)99.9%。McMahan等人[6]提出一個(gè)支持設(shè)備在本地進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理的分布式拓?fù)浼軜?gòu),該架構(gòu)將邊緣服務(wù)器作為參與深度學(xué)習(xí)模型的工作節(jié)點(diǎn),基于邊緣服務(wù)器對(duì)系統(tǒng)服務(wù)器下發(fā)的模型參數(shù)訓(xùn)練更新,將訓(xùn)練好的本地更新參數(shù)上傳到系統(tǒng)服務(wù)器,由系統(tǒng)服務(wù)器對(duì)邊緣服務(wù)器上傳的參數(shù)進(jìn)行聚合計(jì)算,最終獲得全局模型。上述研究者采用各種方式實(shí)現(xiàn)分布式攻擊檢測(cè),證明了采用分布式的方式允許邊緣設(shè)備實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練和推理,能夠避免海量數(shù)據(jù)傳輸所引起的帶寬壓力過(guò)大的問(wèn)題,但沒(méi)有考慮到由于全局模型參數(shù)過(guò)多所引起過(guò)擬合和計(jì)算量過(guò)大問(wèn)題。為此,本文提出設(shè)計(jì)一種基于零信任的分布式群智感知網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu),通過(guò)采集邊緣側(cè)的終端交互行為屬性數(shù)據(jù),采用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建系統(tǒng)信任評(píng)估模型,結(jié)合邊緣側(cè)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)構(gòu)建的信任評(píng)估模型進(jìn)行微調(diào),獲得邊緣側(cè)的分布式模型參數(shù),以實(shí)現(xiàn)分布式邊緣側(cè)智能感知。

    1 可信評(píng)估

    1.1 信任的定義

    信任是信任者和被信任者的通信交流過(guò)程,根據(jù)被信任者的一些行為屬性數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)的一種主觀結(jié)果[7]。對(duì)于不同主體和不同環(huán)境來(lái)說(shuō),其對(duì)被信任者評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)也是不同的,因此,學(xué)者根據(jù)不同場(chǎng)景采用不同的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)主體的信任度。Hamdane 等人[8]提出一種基于身份的分層加密(HIBC)的身份信任度評(píng)估模型,實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠滿足網(wǎng)絡(luò)安全要求。Wu 等人[9]提出一種零信任架構(gòu)下基于真實(shí)身份的訪問(wèn)控制技術(shù),該技術(shù)通過(guò)構(gòu)建基于身份的端到端動(dòng)態(tài)新邊界,真正實(shí)現(xiàn)了安全和業(yè)務(wù)的融合,為企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)的升級(jí)和演進(jìn)提出了新的方向。Adali 等人[10]提出一種基于通信行為的算法量化信任度量。通過(guò)檢測(cè)主體通信行為,實(shí)現(xiàn)主體信任度定量測(cè)量。Dang-Pham 等人[11]提出一種組織背景下基于用戶行為監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法,實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠作為安全管理人員監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)安全的工具。由此可知,信任是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)主體間的交互記錄和主體本身的行為屬性數(shù)據(jù)來(lái)衡量的,并根據(jù)主體之間的交互次數(shù)增加而不斷更新自身的任務(wù)屬性和信任度。

    1.2 邊緣計(jì)算下安全防護(hù)面臨的問(wèn)題

    邊緣計(jì)算將局部數(shù)據(jù)計(jì)算放在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理,通過(guò)就近處理海量終端所產(chǎn)生的時(shí)空流數(shù)據(jù)從而達(dá)到實(shí)時(shí)響應(yīng)的目的。這種數(shù)據(jù)處理方式減少了通信傳輸時(shí)延,緩解了傳輸帶寬資源緊張,能夠滿足實(shí)時(shí)響應(yīng)的業(yè)務(wù)需求。但是,邊緣計(jì)算的引入,也給傳統(tǒng)的安全防護(hù)架構(gòu)帶來(lái)威脅,主要包括:(1)海量設(shè)備接入的安全問(wèn)題。海量設(shè)備種類(lèi)繁多、異構(gòu)多樣且接入退出存在動(dòng)態(tài)多變的特點(diǎn),如果采用傳統(tǒng)的方式對(duì)終端設(shè)備進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證和行為控制,將會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)非常大的壓力,因此,目前大多數(shù)安全防護(hù)架構(gòu)采用零信任原則對(duì)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)的、基于實(shí)時(shí)屬性的認(rèn)證和授權(quán)[12-15]。(2)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)存在泛在入侵安全的挑戰(zhàn)。新型攻擊變化無(wú)窮,傳統(tǒng)的基于特征匹配或者靜態(tài)入侵檢測(cè)模型的安全防護(hù)措施已經(jīng)不滿足現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全的實(shí)時(shí)性要求,因此,亟待開(kāi)展面向邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的攻擊實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究[16-20]。(3)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)業(yè)務(wù)攻擊傳導(dǎo)安全挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的持續(xù)性APT 攻擊從傳統(tǒng)單點(diǎn)攻擊轉(zhuǎn)變?yōu)槎帱c(diǎn)突破,檢測(cè)和防御難度不斷加大,因此,快速有效的群智協(xié)同管理是解決邊緣計(jì)算環(huán)境下安全事件告警割裂的方案[20-22]。

    1.3 可信評(píng)估

    當(dāng)前研究者都是基于身份可信評(píng)估和行為可信評(píng)估兩種技術(shù)對(duì)邊緣計(jì)算環(huán)境下可信評(píng)估進(jìn)行研究。比如:Wang等人[23]提出一種基于智能移動(dòng)邊緣計(jì)算的CPC 信任評(píng)估眾包機(jī)制,該文章通過(guò)對(duì)終端節(jié)點(diǎn)的近距離訪問(wèn),移動(dòng)邊緣用戶可以獲得終端節(jié)點(diǎn)的各種信息,確定節(jié)點(diǎn)是否可信,并采用激勵(lì)移動(dòng)邊緣用戶進(jìn)行信任評(píng)估,實(shí)驗(yàn)表明該機(jī)制可以有效地激勵(lì)移動(dòng)邊緣用戶執(zhí)行評(píng)估任務(wù),提高信任評(píng)估的準(zhǔn)確性。Mo 等人[24]提出一種用于邊緣計(jì)算的主動(dòng)可驗(yàn)證信任評(píng)估方法,該方法根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的不同能耗,采用自適應(yīng)主動(dòng)信任檢測(cè)的發(fā)起和驗(yàn)證,從而在保證網(wǎng)絡(luò)壽命的前提下可靠地獲得設(shè)備的信任,能夠以非常低的成本獲得驗(yàn)證消息。Deng 等人[25]提出一種基于信譽(yù)數(shù)據(jù)的信任評(píng)估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括一個(gè)三層信任評(píng)估框架(身份信任、能力信任、行為信任),通過(guò)對(duì)邊緣服務(wù)器多層評(píng)估,確保邊緣服務(wù)器是合格、可靠的。Wei 等人[26]提出一種基于貝葉斯信任模型的可信動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,該方法認(rèn)為信任關(guān)系是建立在網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)上的,并利用貝葉斯方法評(píng)估節(jié)點(diǎn)的可信度,最后將節(jié)點(diǎn)的可信度集成到動(dòng)態(tài)調(diào)度算法中。然而,上述方案忽略了時(shí)間在信任評(píng)估上的作用,也沒(méi)有考慮到由于局部模型參數(shù)過(guò)多所引起的過(guò)擬合和計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題,因此,不具有適用性。

    2 邊緣計(jì)算下物聯(lián)網(wǎng)終端的可信評(píng)估安全技術(shù)

    2.1 信任度評(píng)估流程

    在邊緣環(huán)境下,邊緣服務(wù)器A 與終端B 的直接通信頻次很高,因此,可以通過(guò)評(píng)估邊緣服務(wù)器A 與終端B 在交互過(guò)程的一些行為屬性來(lái)獲取終端B 的直接信任度。而間接信任度則采用與終端B 有交互經(jīng)歷的其他終端對(duì)終端B的行為屬性的綜合評(píng)價(jià)來(lái)衡量。在此基礎(chǔ)上,引入時(shí)間衰減因子來(lái)衡量終端B 綜合信任度隨著時(shí)間推移的變化而變化。最后,對(duì)信任度進(jìn)行評(píng)級(jí),基于評(píng)級(jí)的結(jié)果對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。信任度評(píng)估流程如圖1 所示。

    圖1 信任度評(píng)估流程圖

    2.2 終端信任度衡量

    (1)邊緣服務(wù)器與終端交互行為信任度

    邊緣服務(wù)器與終端交互行為屬性包括常規(guī)訪問(wèn)行為屬性、威脅訪問(wèn)行為屬性、安全行為屬性3 種。邊緣服務(wù)器與終端交互行為屬性評(píng)估體系如圖2 所示。

    圖2 邊緣服務(wù)器與終端交互行為屬性評(píng)估體系

    為了有效衡量邊緣服務(wù)器與終端交互行為屬性,本文采用熵權(quán)法來(lái)構(gòu)建3 種交互屬性指標(biāo)間的權(quán)重。

    邊緣服務(wù)器與終端交互行為信任評(píng)估流程如圖3 所示。首先將終端一個(gè)周期的評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,作為原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理。其次,采用熵權(quán)法評(píng)估每一項(xiàng)屬性指標(biāo)的初始權(quán)重。同時(shí),將各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重與評(píng)估指標(biāo)歸一化值相乘,獲得終端每一個(gè)屬性的信任度。最后,結(jié)合每一個(gè)屬性設(shè)置的權(quán)重,計(jì)算邊緣服務(wù)器與終端交互行為屬性的綜合信任度。

    圖3 邊緣服務(wù)器與終端交互行為指標(biāo)權(quán)重評(píng)估流程圖

    在構(gòu)建邊緣服務(wù)器與終端交互行為評(píng)估體系的基礎(chǔ)上,y采用歸一化[27]的方法實(shí)現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

    其中,yij為歸一化處理后的指標(biāo),j表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),i表示評(píng)估指標(biāo)的第i個(gè)樣本表示第j列的平均值;maxx·j表示第j列的最大值;minx·j表示第j列的最小值。

    在數(shù)據(jù)歸一化的基礎(chǔ)上,計(jì)算第j個(gè)評(píng)估指標(biāo)的熵值:

    基于評(píng)估指標(biāo)熵值,第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的初始權(quán)重wj:

    同理,其他屬性評(píng)估指標(biāo)的初始權(quán)重根據(jù)公式(1)—(3)算出來(lái)。

    在獲得各屬性評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)上,結(jié)合各屬性設(shè)定的權(quán)重,采用加權(quán)平均的方式實(shí)現(xiàn)邊緣服務(wù)器與終端交互行為信任度的評(píng)估T1(xj)。

    (2)終端之間交互行為信任度

    終端之間交互行為信任度是通過(guò)可信的傳遞性來(lái)獲得的?;谠撨壿嫞K端之間交互行為信任度可用推薦可信關(guān)系樹(shù)來(lái)獲得。圖4 顯示了基于推薦可信樹(shù)的終端之間交互行為信任度的評(píng)估過(guò)程,主體經(jīng)過(guò)推薦可信關(guān)系樹(shù)對(duì)客體的信任度評(píng)估是通過(guò)3 層可信關(guān)系樹(shù)來(lái)衡量的。

    圖4 可信關(guān)系樹(shù)示意圖

    如圖4 所示,假設(shè)有8 個(gè)終端,x0表示主體,經(jīng)過(guò)3層可信關(guān)系樹(shù)對(duì)客體x0的信任度進(jìn)行評(píng)估,通常來(lái)說(shuō),評(píng)估客體的信任度采用可信的傳遞性來(lái)獲得。如果主客體之間的信任度通過(guò)第1、第2 層的終端來(lái)衡量的,基于以上的結(jié)論,終端之間交互行為信任度可以表示為:

    其中,λk表示信任因子,范圍在[0,1],與主客體所在的層數(shù)相關(guān),主客體距離越近,信任因子越大;反之亦然。T(xk,xj)表示可信關(guān)系樹(shù)中間層終端對(duì)客體的信任度。信任度根據(jù)歷史的交互次數(shù)和交互頻率確定。T2(xk,xj)表示第二層終端i對(duì)終端j的信任度。N表示主客體所在層數(shù)的終端數(shù)量。

    (3)綜合信任度

    為了更好表示終端在當(dāng)前時(shí)刻的信任度,本文引入時(shí)間衰減因子βT-t來(lái)顯示終端信任的積累過(guò)程。

    βT-t表示時(shí)間衰減因子,即衰減過(guò)程的先緩后快。T表示觀察周期。

    2.3 采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建信任評(píng)估模型

    考慮到某些邊緣服務(wù)器由于數(shù)據(jù)缺失無(wú)法獨(dú)立構(gòu)建終端信任度評(píng)估模型,因此,本文采用全局的數(shù)據(jù)構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。構(gòu)建的思路如圖5 所示。

    圖5 信任評(píng)估模型示意圖

    將邊緣服務(wù)器與終端交互行為信任度和終端之間交互行為信任度作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過(guò)多層卷積層和池化層實(shí)現(xiàn)信任特征的提取,最后通過(guò)全連接層實(shí)現(xiàn)綜合信任度擬合,構(gòu)建輸入和輸出的映射。

    2.4 基于邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的分布式模型參數(shù)微調(diào)

    考慮到邊緣側(cè)數(shù)據(jù)分布的差異性,本文在獲取系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,采用邊緣側(cè)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào),形成適用于邊緣服務(wù)器信任度評(píng)估模型。如圖6 所示。

    圖6 分布式模型參數(shù)微調(diào)過(guò)程

    在獲取系統(tǒng)模型參數(shù)的基礎(chǔ)上,由邊緣側(cè)數(shù)據(jù)完成多輪的批數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到最終的分布式模型參數(shù)。其中,在每一輪開(kāi)始之前,系統(tǒng)模型將參數(shù)發(fā)送給邊緣側(cè)的分布式模型,每一個(gè)分布式模型根據(jù)其本地的邊緣側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后對(duì)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。如此,經(jīng)過(guò)多輪迭代,分布式模型訓(xùn)練完畢后將對(duì)邊緣側(cè)模型的參數(shù)進(jìn)行一次更新。由此可知,這種方法消除了單個(gè)設(shè)備上聚合所有數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練的需求,僅僅通過(guò)少批量的數(shù)據(jù)對(duì)分布式模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào)并完成參數(shù)的更新,克服了機(jī)器學(xué)習(xí)中所需要的海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的問(wèn)題。

    結(jié)合邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)下發(fā)的模型參數(shù)進(jìn)行更新,形成與邊緣數(shù)據(jù)分布相適應(yīng)的分布式模型參數(shù),提高更新后的分布式模型識(shí)別新數(shù)據(jù)的能力?;谶吘壭湃味鹊挠?jì)算,形成終端信任度等級(jí)的劃分,實(shí)現(xiàn)用戶權(quán)限動(dòng)態(tài)調(diào)整。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    以P2P 網(wǎng)絡(luò)中的文件共享和下載進(jìn)行實(shí)驗(yàn),用以分析本文算法安全性能。對(duì)比全局模型直接下發(fā)到邊緣服務(wù)器、邊緣服務(wù)器獨(dú)自訓(xùn)練模型以及本文算法在物聯(lián)網(wǎng)終端可信度評(píng)估的準(zhǔn)確性方面的表現(xiàn),分析本文模型較其他模型改進(jìn)和提高的原因。

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    采用5 臺(tái)PC 機(jī)搭建P2P 網(wǎng)絡(luò),每個(gè)PC 機(jī)的硬件環(huán)境為:Intel Pentium Dual-Core 雙核CPU,主頻2.6 GHz;內(nèi)存4 GB。軟件環(huán)境為Window 10 版本64 位操作系統(tǒng),采用python 編程。

    3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程

    本實(shí)驗(yàn)有100 個(gè)終端,正常終端占比是95%,惡意終端占比是5%,惡意終端在每一輪實(shí)驗(yàn)是隨機(jī)設(shè)定的。假設(shè)某一個(gè)終端需要下載10 個(gè)文件,擁有這些文件的終端數(shù)量大于總終端數(shù)量的40%,該終端向邊緣服務(wù)器發(fā)送文件下載請(qǐng)求,將現(xiàn)在文件的信息以及服務(wù)提供者的可信級(jí)別發(fā)送給邊緣服務(wù)器,邊緣服務(wù)器可向其附近的信任終端執(zhí)行相關(guān)的文件下載。由此可知,本文的P2P 文件共享方式是采用分布式進(jìn)行的。邊緣服務(wù)器通過(guò)查詢?cè)摻K端的交互行為之后對(duì)該終端進(jìn)行綜合信任評(píng)估。通過(guò)仿真試驗(yàn),每個(gè)設(shè)備與5 臺(tái)PC 進(jìn)行多次交互后,經(jīng)過(guò)500 個(gè)觀察周期(每個(gè)觀察周期設(shè)定為1 分鐘)后,最終篩選出有效數(shù)據(jù)1 953 條,將其中1 300 條作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),653 條作為測(cè)試數(shù)據(jù),其中測(cè)試數(shù)據(jù)的比例大于30%。測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正常終端與惡意終端比例基本接近一致,測(cè)試數(shù)據(jù)的正常終端占比是94%,惡意終端占比是6%。在進(jìn)行分析之前,本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使得數(shù)據(jù)的信任值介于0-1 之間。

    基于本文的信任度評(píng)估流程,通過(guò)獲取基于邊緣服務(wù)器與終端的交互行為屬性和基于終端之間的交互行為屬性信任度,采用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練兩個(gè)屬性信任度與綜合信任度的關(guān)系,并訓(xùn)練出系統(tǒng)模型的參數(shù)。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合邊緣側(cè)模型的數(shù)據(jù)分布,對(duì)下達(dá)到邊緣服務(wù)器的分布式模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào),得到分布式邊緣側(cè)智能感知模型。分發(fā)智能模型對(duì)終端交互行為進(jìn)行檢測(cè)并能有效識(shí)別惡意終端的行為,因此,本文采用終端惡意行為檢測(cè)準(zhǔn)確率作為算法性能的度量標(biāo)準(zhǔn)。惡意行為檢測(cè)準(zhǔn)確率是指預(yù)測(cè)出的終端行為與真實(shí)行為一致性的比例。本文通過(guò)對(duì)比多種算法與惡意行為檢測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)比的高低來(lái)衡量模型的“好壞”。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    新的終端接入時(shí)初始為模型設(shè)定值0.5,隨著觀察周期推進(jìn),新的終端與邊緣服務(wù)器和其他終端交互次數(shù)逐漸增加,基于本文算法終端信任度呈現(xiàn)緩慢增加的趨勢(shì);在初始階段,新的終端發(fā)生惡意行為的概率相對(duì)較小。隨著時(shí)間的推移,新的終端與邊緣服務(wù)器和其他終端的交互次數(shù)減少,那么基于交互行為屬性的信任度會(huì)緩慢降低,這是因?yàn)楸疚囊肓藭r(shí)間衰減因子,當(dāng)交互次數(shù)明顯減少時(shí),終端的信任度呈現(xiàn)衰減的特點(diǎn)。一旦終端發(fā)生惡意行為,其他終端對(duì)該終端的信任度值急劇降低,此時(shí),新的終端的綜合信任度將會(huì)急劇減低。圖7 是實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了該模型的安全性能與設(shè)想一致。

    圖7 用戶綜合信任度的時(shí)間特性

    圖8 展示了3 種算法隨著觀察周期推進(jìn)惡意行為檢測(cè)平均準(zhǔn)確率的趨勢(shì)圖。由此可知,本文算法能夠比較準(zhǔn)確判斷用戶的惡意行為,這是因?yàn)楸疚乃惴ㄊ腔谙到y(tǒng)模型參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合邊緣服務(wù)器的數(shù)據(jù)分布對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)從而實(shí)現(xiàn)對(duì)終端信任度的估計(jì),利用信任度的變化幅度判斷惡意行為是否存在。這種結(jié)合數(shù)據(jù)分布對(duì)模型進(jìn)行修正的決策過(guò)程體現(xiàn)了模型參數(shù)變化的動(dòng)態(tài)性。準(zhǔn)確率最低的算法是采用系統(tǒng)直接下發(fā)的模型,這種方法沒(méi)有采用任何機(jī)制對(duì)模型進(jìn)行修正,在判斷惡意行為過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生較大的波動(dòng)。而邊緣服務(wù)器獨(dú)自訓(xùn)練的方法,雖然對(duì)惡意行為檢測(cè)平均準(zhǔn)確率較高而且比較穩(wěn)定,但是由于邊緣服務(wù)器對(duì)模型訓(xùn)練能力較弱,因此模型訓(xùn)練精度較低,其惡意行為識(shí)別的準(zhǔn)確率較低。

    圖8 三種算法對(duì)惡意行為檢測(cè)平均準(zhǔn)確率

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出一種邊緣計(jì)算下物聯(lián)網(wǎng)終端的可信接入安全算法,該算法在獲取系統(tǒng)模型參數(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)下發(fā)的模型參數(shù)進(jìn)行更新,形成與邊緣數(shù)據(jù)分布相適應(yīng)的分布式模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,本文的算法較邊緣節(jié)點(diǎn)獨(dú)自訓(xùn)練模型和模型直接下發(fā)到邊緣服務(wù)器的算法準(zhǔn)確率高,具有應(yīng)用性、可行性。

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