基于两阶段知识蒸馏的联邦学习方法在工业物联网入侵检测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Federated Learning Based on Two-Stage Knowledge Distillation for Intrusion Detection in Industrial IoT

针对工业物联网入侵检测系统部署中的资源受限和数据隐私敏感问题，提出联邦两阶段知识蒸馏（FTKD）框架。结合轻量级MA-TBCLNN模型、Shannon熵与最大均值离散度（EMMD）聚合策略及统一扰动差分隐私机制，有效提升模型适应性和隐私保护。实验表明，FTKD在ToN-IoT和Edge-IIoT数据集上准确率超97%，显著优于现有方法。

　　在工业互联网（IIoT）快速发展的背景下，网络安全问题变得愈发严峻。工业互联网通过将物理世界与数字世界连接起来，为工业生产、运营和管理带来了前所未有的效率和便利。然而，这种高度互联的特性也使得IIoT系统成为网络攻击的主要目标。据相关统计，近年来针对IIoT系统的网络攻击频率显著上升，不仅威胁到个人隐私，还可能对企业的核心资产以及国家安全构成重大风险。面对这一挑战，入侵检测系统（IDS）作为网络安全防护的重要手段，正被越来越多地应用于IIoT环境中。然而，传统IDS在资源受限的边缘设备上部署仍然面临诸多难题，包括计算能力不足、存储空间有限、能源消耗高以及数据敏感性等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于双阶段知识蒸馏的联邦学习框架（FTKD）。该框架旨在提升IDS在IIoT环境中的检测性能，同时确保数据隐私和模型的适应性。FTKD框架的核心思想是通过轻量化模型设计和知识蒸馏技术的结合，实现模型在边缘设备上的高效部署和个性化优化。其中，轻量化模型MA-TBCLNN不仅保留了原始TBCLNN模型的轻量特性，还进一步改进了其在处理局部特征和多尺度信息方面的不足，从而增强了模型对复杂特征依赖关系的理解能力。

在联邦学习框架中，数据通常分布在多个边缘设备上，这些设备的数据往往呈现出非独立同分布（non-IID）的特性，即不同设备的数据分布存在显著差异。这种非IID数据分布对联邦学习的模型训练和聚合过程提出了严峻挑战，可能导致模型性能下降或收敛困难。为了应对这一问题，本文在FTKD框架中引入了一种基于香农熵和最大均值差异（MMD）的聚合策略（EMMD）。该策略通过评估本地数据集与公共数据集之间的分布差异，动态调整各客户端的模型权重，从而提升模型在面对不同数据分布时的适应性和鲁棒性。

此外，隐私保护是联邦学习中的一个关键问题。在联邦学习过程中，模型的预测能力可能被攻击者利用，通过反向推理来重建原始数据集或推断出敏感信息。为了有效防止这种情况，本文采用了一种基于统一扰动机制的差分隐私保护方法。该方法以模型预测的概率分布（Logits）作为聚合对象，通过在通信过程中添加适当的噪声，确保敏感信息不会被泄露。Logits是模型输出层之前的激活值，它们能够反映模型对输入数据的理解和分类倾向，相较于直接使用模型权重，Logits在反向推理过程中更加难以恢复原始数据，从而提高了隐私保护的水平。

本文提出的FTKD框架在多个方面进行了创新。首先，通过双阶段知识蒸馏方法（包括个性化知识蒸馏PKD和自适应渐进式知识蒸馏APSKD），实现了模型在不同客户端上的个性化优化，使模型能够更好地适应特定的攻击场景。其次，引入了EMMD聚合策略，有效缓解了非IID数据带来的影响，提高了联邦学习训练的有效性。第三，通过轻量化模型MA-TBCLNN的设计，确保了模型在资源受限的边缘设备上的高效运行。第四，采用统一扰动机制实现了差分隐私保护，确保了数据传输和模型训练过程中的隐私安全。

在实验部分，本文在ToN-IoT和Edge-IIoTset两个数据集上进行了广泛的测试。实验结果表明，FTKD方法在两个数据集上的检测准确率均超过了97%，显著优于现有的联邦学习方法和集中式入侵检测方法。这一结果验证了FTKD框架在提升检测性能和保护数据隐私方面的有效性。此外，本文还通过消融实验对各模块的贡献进行了深入分析，进一步证明了FTKD方法在不同应用场景下的优越性。

本文的贡献不仅在于提出了一种新的联邦学习框架，还在于对联邦学习在IIoT入侵检测中的应用进行了系统性的研究。通过结合轻量化模型设计和知识蒸馏技术，FTKD框架为解决IIoT环境中的资源约束和数据隐私问题提供了一种可行的解决方案。在实际应用中，该框架可以用于大型企业和互联网服务提供商（ISP）的网络环境中，以实现高效、安全和个性化的入侵检测。

综上所述，本文的研究为IIoT环境下的入侵检测提供了新的思路和方法。通过FTKD框架的引入，不仅提高了模型的检测性能，还有效解决了联邦学习中的关键问题，如非IID数据分布和隐私保护。未来的研究可以进一步探索该框架在不同类型的IIoT系统中的适用性，并结合其他先进技术，如强化学习或迁移学习，以提升模型的泛化能力和适应性。同时，随着IIoT系统的不断发展和普及，对安全性和隐私保护的需求也将持续增长，因此，研究更高效、更安全的入侵检测方法具有重要的现实意义和应用价值。