CoperFed：一种用于工业控制系统入侵检测的隐蔽式个性化联邦学习框架

《Journal of Industrial Information Integration》：CoperFed: A covert personalized federated learning framework for Industrial Control Systems intrusion detection

基于联邦学习的工业控制系统隐蔽化入侵检测框架提出新型数据表征、个性化模型更新和标准协议通信隐蔽机制，有效解决非独立同分布数据协作难题及通信暴露风险。

　　随着现代信息技术和通信技术的迅猛发展，工业控制系统（Industrial Control Systems, ICS）正经历着深刻的现代化变革。然而，这种变革也带来了前所未有的网络安全挑战。在这一背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种隐私保护的机器学习方法，为分布式参与者之间的协同开发入侵检测模型提供了新的可能性。FL通过在不共享原始数据的前提下，利用各参与方的本地数据进行模型训练，从而实现全局模型的优化。然而，在实际应用中，FL的效果受到多种因素的限制，其中最为关键的是数据分布的异质性以及通信过程的隐蔽性问题。

首先，工业控制系统中的数据通常具有非独立同分布（Non-IID）的特性，这意味着不同参与方的数据在特征和标签上存在显著差异。这种数据分布的不均衡性会导致本地模型之间的权重差异，进而影响FL的整体性能。此外，许多参与者可能无法获得比单独使用本地数据更优的模型，这使得FL在ICS环境中的应用面临严重挑战。尽管已有部分研究尝试解决这一问题，但大多数方法主要关注于减少全局模型与本地模型之间的偏差，而忽视了参与者之间潜在的相似性。这种局限性使得FL在ICS中的实际应用效果大打折扣。

其次，FL在ICS环境中的实施还面临通信隐蔽性的问题。在传统FL框架中，通信过程通常依赖于通用的信息技术（IT）协议，而这些协议在面对攻击者时容易暴露FL设备的存在。攻击者可以通过对通信流量的分析，识别出FL设备正在执行与工业过程无关的特殊功能，从而增加攻击的风险。因此，为了提升FL在ICS环境中的安全性，必须设计一种能够有效隐藏通信过程的策略，使FL设备在不引起怀疑的情况下进行模型训练。

基于上述问题，本文提出了一种名为CoperFed的隐蔽个性化联邦学习框架，专门用于ICS入侵检测。CoperFed通过多维度的网络流量特征表示工具Gicsmeter，提升模型在数据层面的表现，并通过个性化更新算法优化模型的协同训练过程。此外，CoperFed还采用标准工业协议（如Modbus）进行通信，使FL设备能够模仿真实工业设备的行为，从而有效隐藏其真实用途。实验结果表明，CoperFed在入侵检测和模型鲁棒性方面均优于现有的基准方法，并且能够成功转移攻击者的注意力，降低FL参与者的暴露风险。

CoperFed的核心贡献体现在三个方面。首先，该框架通过个性化模型的构建，为每个参与者生成独特的入侵检测模型。这种个性化模型不仅能够利用全局知识，还能通过关键参数相似性评估，隐式地捕捉数据分布模式，从而提升相似参与者之间的协同训练效果。其次，Gicsmeter作为一种多维度的网络流量特征表示工具，能够有效提取ICS网络流量中的特征信息，并且适用于多种数据源的集成。Gicsmeter的引入使得FL在处理多源数据时具备更强的适应性，为模型的优化提供了坚实的数据基础。第三，CoperFed设计了一种隐蔽的联邦学习通信策略，该策略利用标准工业协议进行信息交换，使FL设备在不引起攻击者注意的情况下进行训练。这种策略在实验中表现出良好的隐蔽效果，能够有效转移攻击者的注意力，提高FL在ICS环境中的安全性。

在工业互联网（Industrial Internet of Things, IIoT）的应用背景下，FL在入侵检测中的研究日益受到关注。IIoT的普及使得工业制造系统从传统的线性模型向更加智能化的方向发展，同时也带来了数据来源的多样化和网络环境的复杂化。在这一过程中，FL作为一种分布式隐私保护技术，为工业控制系统的安全提供了新的解决方案。然而，FL在IIoT环境中的实施仍面临诸多挑战。例如，传统的FL框架通常假设所有参与者的数据来自相同的测试平台，这种假设在实际应用中并不成立。现实中，ICS的入侵检测数据可能来自多种不同的数据源，包括实际的工业控制系统和专门用于安全分析的工具（如蜜罐和流量探针）。这些数据源之间的差异使得FL在模型训练过程中面临更大的不确定性。

此外，FL在IIoT环境中的应用还需要考虑网络流量特征的提取和表示。由于工业协议（如Modbus、DNP3）具有高度的结构化和规范性，传统的流量特征提取方法在处理这些协议时往往表现出不足。现有的研究虽然在提取网络流量特征方面取得了一定进展，但大多数方法主要针对通用的网络流量，而对于工业协议的细粒度特征提取仍存在较大困难。因此，为了提升FL在IIoT环境中的表现，必须设计一种能够有效提取工业协议特征的工具，使模型能够更好地适应ICS的复杂环境。

本文提出的CoperFed框架正是针对上述问题进行设计和优化的。首先，通过Gicsmeter这一多维度的网络流量特征表示工具，CoperFed能够有效提取ICS网络流量中的特征信息，并且适用于多种数据源的集成。Gicsmeter的引入不仅提升了模型在数据层面的表现，还为FL提供了更加灵活的数据输入方式。其次，CoperFed通过个性化更新算法，使模型能够更好地适应本地环境，同时利用全局知识提升模型的协同训练效果。这种算法能够在相似参与者之间实现更高效的模型更新，从而提升整体的检测性能。最后，CoperFed采用标准工业协议进行通信，使FL设备能够模仿真实工业设备的行为，从而有效隐藏其真实用途，降低被攻击的风险。

在实验部分，本文对CoperFed框架进行了全面的评估。首先，对Gicsmeter的特征表示能力进行了测试，结果表明该工具能够有效提升ICS入侵检测的准确性。其次，对CoperFed在不同场景下的表现进行了比较分析，结果显示该框架在非独立同分布数据条件下仍能保持较高的检测性能。此外，本文还评估了CoperFed在平衡因子和关键模型参数选择方面的效果，结果表明这些参数的选择对模型的性能有重要影响。最后，对CoperFed的通信隐蔽性进行了测试，结果表明该框架能够有效转移攻击者的注意力，降低FL参与者的暴露风险。

CoperFed的提出不仅解决了FL在ICS环境中的关键问题，还为未来的工业控制系统安全研究提供了新的思路。随着工业自动化和智能化的不断推进，ICS的网络安全需求将变得更加复杂和多样化。因此，设计一种能够兼顾隐私保护、模型优化和通信隐蔽性的联邦学习框架，对于提升工业控制系统的安全性具有重要意义。CoperFed通过多维度的特征表示、个性化模型更新和隐蔽通信策略，为ICS入侵检测提供了一种更加全面和高效的解决方案。

在实际应用中，CoperFed框架的推广和实施将面临一系列挑战。首先，如何确保不同数据源之间的兼容性是一个关键问题。ICS的入侵检测数据可能来自不同的设备和系统，这些数据在格式和内容上可能存在差异。因此，需要设计一种能够有效整合这些数据源的工具，使模型能够适应不同的数据输入。其次，如何在保证模型性能的同时，实现通信的隐蔽性也是一个重要的研究方向。攻击者可能通过分析通信流量来识别FL设备的存在，因此必须设计一种能够有效隐藏通信过程的策略，使FL设备在不引起怀疑的情况下进行训练。

此外，CoperFed框架的实施还需要考虑模型的可扩展性和鲁棒性。随着ICS网络规模的不断扩大，模型的训练和更新过程将变得更加复杂。因此，需要设计一种能够适应大规模数据处理的框架，使模型能够在不同的网络环境下保持较高的检测性能。同时，还需要考虑模型的鲁棒性，使其能够抵御各种类型的攻击，包括恶意数据注入和网络流量干扰。

在技术实现方面，CoperFed框架采用了多种先进的技术手段。首先，Gicsmeter作为一种多维度的网络流量特征表示工具，能够有效提取ICS网络流量中的关键特征，并且适用于多种数据源的集成。其次，个性化更新算法基于关键参数的相似性评估，能够提升相似参与者之间的协同训练效果，同时保持模型的本地适应性。最后，隐蔽通信策略通过标准工业协议进行信息交换，使FL设备能够模仿真实工业设备的行为，从而有效隐藏其真实用途。

CoperFed框架的提出不仅具有重要的理论价值，还具有广泛的实际应用前景。随着工业控制系统向更加智能化和互联化的方向发展，网络安全问题将变得更加复杂和多样化。因此，设计一种能够兼顾隐私保护、模型优化和通信隐蔽性的联邦学习框架，对于提升工业控制系统的安全性具有重要意义。CoperFed通过多维度的特征表示、个性化模型更新和隐蔽通信策略，为ICS入侵检测提供了一种更加全面和高效的解决方案。

在未来的工业控制系统安全研究中，CoperFed框架可以作为重要的参考模型。其多维度的特征表示能力、个性化模型更新机制和隐蔽通信策略，为解决FL在ICS环境中的关键问题提供了新的思路。同时，CoperFed框架的成功实施也将推动联邦学习在工业控制系统中的进一步发展，使其在实际应用中发挥更大的作用。随着技术的不断进步，CoperFed框架有望在更多工业场景中得到应用，为工业控制系统的安全提供更加可靠的支持。

此外，CoperFed框架的推广和应用还需要考虑实际部署环境中的各种因素。例如，在工业控制系统中，数据的获取和处理可能受到多种限制，包括数据的可用性、数据的完整性以及数据的隐私性。因此，需要设计一种能够适应这些限制的框架，使模型能够在实际应用中保持较高的检测性能。同时，还需要考虑模型的可解释性和可维护性，使其能够被工业系统中的技术人员理解和操作。

综上所述，CoperFed框架的提出为工业控制系统入侵检测提供了一种新的解决方案。该框架通过多维度的特征表示、个性化模型更新和隐蔽通信策略，有效解决了FL在ICS环境中的关键问题。实验结果表明，CoperFed在入侵检测和模型鲁棒性方面均优于现有的基准方法，并且能够成功转移攻击者的注意力，降低FL参与者的暴露风险。随着工业控制系统向更加智能化和互联化的方向发展，CoperFed框架的应用前景将更加广阔，为工业控制系统的安全提供更加可靠的支持。