移动群智感知系统中基于分治策略的可解释性威胁主动预测研究

针对移动群智感知系统(MCS)面临Witch攻击、拒绝服务攻击等安全威胁的滞后防御问题，研究人员提出了一种分治策略的非平稳因子处理方法，结合对比学习框架和双向交叉注意力机制，实现了攻击数据的切片级自适应建模与长期精准预测。实验表明该模型在MSE和MAE指标上分别超越现有基线方法12.30%和7.12%，其前摄可解释性设计显著提升了平台信任度。

　　

在智能设备普及的浪潮中，移动群智感知(Mobile Crowdsensing, MCS)技术正重塑环境数据采集模式。通过智能手机等设备的群体感知能力，MCS已应用于环境监测、交通管理乃至自然灾害预警等领域。然而，这种开放架构也使其成为恶意攻击的温床——Witch攻击、拒绝服务(Denial of Service)等威胁不仅干扰感知服务，更可能导致隐私数据泄露。现有防御机制存在致命缺陷：依赖事后检测的被动模式让系统暴露在攻击完成后的"空窗期"，而机器学习检测模型又常因误报造成资源浪费。更严峻的是，当前攻击预测研究仅能覆盖数小时的短期预警，使得平台缺乏足够的响应时间部署防御策略。

针对这一困局，中国国家自然科学基金支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表突破性成果。研究者创新性地将MCS威胁预测建模为多阶段预测问题，开发出包含三大核心技术的方法体系：首先采用分治策略对非平稳攻击数据进行切片归一化处理，通过独立统计模块学习各切片特征；其次设计基于对比学习的威胁预测模块，利用双向交叉注意力机制计算攻击数据与时序基的相似系数；最终整合统计预测结果与威胁模块输出，实现长期精准预警。

非平稳因子处理
通过滑动窗口将历史攻击数据分割为等长切片，对每个切片分别计算均值、方差等统计量。设计的线性统计预测模块可独立预测未来统计量分布，这种切片级处理既保留数据独特模式，又消除了非平稳性对长期预测的干扰。

威胁预测模块
核心创新在于自监督学习得到的时序基(Temporal Bases)，其通过双向交叉注意力机制捕捉历史与未来时段的关联性。相似系数计算模块会强化与当前攻击模式匹配的时序基片段，生成标准化预测输出。

实验结果
在6个真实数据集测试中，该模型在均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)上分别以12.30%和7.12%的优势超越现有最佳方法。特别在Witch攻击预测中，其72小时长程预测准确率较传统方法提升19.8%。

讨论与意义
该研究首次实现MCS威胁的长期可解释预测，其前摄性(Ante-hoc)解释机制通过可视化统计特征演变和时序基选择过程，使防御决策具有可追溯性。这不仅解决了传统黑箱模型信任度不足的痛点，更推动安全防御从"被动响应"到"主动布防"的范式转变。如研究者Delei Zhao所述，该方法已应用于城市空气质量监测网络，成功将攻击导致的系统宕机时间缩短67%。未来通过融合边缘计算技术，该框架有望成为物联网安全领域的新标准。