一种针对物联网中金融大数据的威胁检测方案

《Frontiers in Physics》：A threat detection scheme for financial big data in internet of things

物联网威胁检测中的时空特征提取与优化研究。本文提出基于CNN-BiLSTM-GAM的威胁检测模型，通过1D-CNN提取金融数据的空间特征，BiLSTM捕捉时间序列动态，GAM融合通道与空间注意力优化特征权重。实验表明，该模型在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上准确率达96.8%以上，F1值超96%，显著优于传统方法。

　　随着物联网（IoT）技术在金融领域的深入应用，海量金融数据的传输、存储和处理面临复杂多样的安全威胁。本文提出了一种基于CNN-BiLSTM-GAM的威胁检测方案，旨在解决金融大数据场景下IoT设备的安全漏洞问题。通过分析IoT设备在数据采集过程中生成的流量数据和行为模式，提取关键特征，从而识别如恶意攻击等安全威胁。CNN-BiLSTM-GAM包括卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和全局注意力模块（GAM），能够通过一维卷积神经网络（1D-CNN）准确提取输入金融数据的空域特征，同时BiLSTM层通过前向和后向网络捕捉时间序列数据中的上下文依赖关系，优化了时间特征的提取过程。最终，通过将通道注意力和空域注意力进行拼接，获得全局注意力，对输入特征进行加权。实验结果表明，CNN-BiLSTM-GAM在NSL-KDD数据集上取得了96.81%的准确率（ACC）和96.79%的F1值，在CICIDS2017数据集上取得了96.98%的ACC和96.46%的F1值，展示了其在空域和时域特征提取方面的优势，并为确保金融大数据安全提供了技术支撑。

在金融大数据与IoT融合的背景下，传统威胁检测技术正面临新的挑战。一方面，金融大数据具有数据量大、类型多样、高价值密度和强时效性等特征，要求威胁检测技术能够处理多种类型的数据。另一方面，金融服务业的实时性需求要求威胁检测系统能够快速、准确地识别威胁并作出响应。此外，金融行业对数据安全和隐私保护有着极高的要求，威胁检测技术需要在有效识别安全威胁的同时，确保不泄露用户隐私。当前，IoT威胁检测技术主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于规则的方法依赖于预定义的安全规则，难以适应不断变化的攻击方式，且误报率和漏报率较高。而机器学习方法则需要人工特征提取，对特征工程要求较高，处理高维复杂数据时表现不佳。相比之下，深度学习方法在金融IoT威胁检测中展现了独特优势和巨大潜力，能够有效挖掘数据中的潜在模式和关联，为威胁检测提供丰富的特征信息。

CNN-BiLSTM-GAM模型通过整合1D-CNN和BiLSTM，有效处理了金融IoT环境下的复杂数据。1D-CNN能够处理结构化的数据，如设备日志、交易记录和传感器感知数据，提取其空域特征。BiLSTM则擅长处理具有时间依赖性的数据，如金融交易数据和IoT设备状态数据，捕捉其时间序列特征。通过将这两种技术进行深度结合，CNN-BiLSTM-GAM实现了对空域和时域特征的综合分析，提高了威胁检测的准确性和效率。此外，GAM模块通过通道注意力和空域注意力的结合，进一步优化了特征权重的分配，增强了模型对全局特征的捕捉能力，提升了对威胁的识别效果。

在实验部分，本文使用NSL-KDD和CICIDS2017两个数据集进行测试。这两个数据集分别代表了网络威胁检测的常用基准，但它们在金融IoT场景下的适用性存在一定的局限性。NSL-KDD主要用于解决KDD Cup 99数据集中的问题，适用于一般网络环境，而CICIDS2017则由加拿大通信安全机构和加拿大网络安全研究所联合开发，包含真实网络流量数据，能够更贴近金融IoT的实际应用场景。实验结果表明，CNN-BiLSTM-GAM在NSL-KDD数据集上取得了较高的准确率和F1值，显示出其在处理复杂数据时的强大能力。同时，该模型在CICIDS2017数据集上的表现也十分优异，验证了其在多种攻击类型下的识别效果。

为了提升模型的性能，本文还进行了消融实验，分析了不同模块对模型效果的影响。结果表明，GAM模块在提升模型的准确率和召回率方面起到了关键作用。当模型引入GAM后，准确率和召回率均显著提高，显示出其在优化特征权重分配方面的优势。此外，BiLSTM模块在处理时间序列数据时表现出色，而1D-CNN模块则在提取空域特征方面具有不可替代的作用。这些模块的协同工作使得CNN-BiLSTM-GAM在金融IoT威胁检测中具有更高的准确性和可靠性。

在实际应用中，模型的部署需要考虑边缘设备的资源限制、金融级别的实时性要求、合规性要求以及业务连续性保障。为此，本文提出了一系列优化措施，如模型轻量化、推理加速、可解释性增强、边缘云协同和容错设计。通过结构化剪枝技术，可以有效减少冗余参数，提升模型的运行效率。同时，将1D-CNN的卷积操作映射到NPU专用计算单元，可使模型性能提升五倍。边缘云协同架构则采用“边缘推理+云端更新”的模式，将轻量级模型部署在边缘端以处理本地数据，同时通过云端更新确保模型的持续优化。此外，通过预存储近7天的正常行为特征分布，可以在模型失效时临时替换为阈值方法，确保系统的稳定运行。

尽管CNN-BiLSTM-GAM在金融IoT威胁检测中表现出色，但其仍存在一些局限性。例如，GAM模块的注意力权重生成依赖于现有特征分布和先验知识，这在面对未知攻击（如零日攻击）时可能表现出一定的不足。此外，当前模型主要关注静态威胁检测，缺乏对攻击追踪和攻击链预测的支持。为了进一步提升模型的适应性和实用性，未来的研究可以考虑引入动态威胁情报和对抗生成网络，以增强对未知攻击的预测能力。同时，结合图神经网络和时间预测技术，可以实现对攻击链的全面追踪和预测，形成检测、追踪和预测的闭环。此外，通过知识蒸馏、结构化剪枝和硬件适配等方法，可以开发出轻量级版本，以满足边缘设备对低延迟和低资源消耗的需求，最终构建一个覆盖威胁全生命周期的金融IoT安全防护系统。

综上所述，本文提出的CNN-BiLSTM-GAM模型在金融大数据与IoT融合的背景下，为威胁检测提供了新的思路和技术手段。通过整合深度学习算法，该模型能够有效提取空域和时域特征，提升威胁识别的准确性和效率。实验结果验证了其在实际场景中的优越性能，同时也指出了未来研究的方向，如引入动态威胁情报、图神经网络和对抗生成网络，以进一步增强模型的适应性和预测能力。随着金融行业对数据安全和隐私保护要求的不断提高，CNN-BiLSTM-GAM模型的应用前景广阔，能够为金融行业的安全发展提供可靠的技术支持。