《Results in Engineering》：PrivRobust-SL: A Privacy- Preserving and Adversarially Robust Split Learning Framework for IoT Intrusion Detection
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本文针对物联网环境中机器学习模型面临的隐私泄露和对抗攻击双重威胁，提出了一种名为PrivRobust-SL的新型分裂学习框架。该研究创新性地将差分隐私噪声注入与对抗训练技术相结合，通过联合去噪自编码器分类器，在保护客户端数据隐私的同时显著提升了模型对逃避攻击的鲁棒性。实验基于CICIDS2018数据集验证表明，该框架在保持85.2%基础检测精度的前提下，在强扰动水平(ε=0.05)下对抗精度提升超过15%，为资源受限的物联网设备提供了安全可靠的分布式入侵检测解决方案。
随着物联网设备的爆炸式增长，智能家居、智慧城市、工业物联网等应用场景日益普及，但随之而来的网络安全威胁也呈现出复杂化和隐蔽化的趋势。物联网设备通常资源受限，缺乏内置的高级安全防护机制，使其成为网络攻击的薄弱环节。入侵检测系统作为网络安全的重要防线，传统依赖集中式机器学习模型进行分析，需要将各终端设备的数据汇聚到中央服务器进行处理。这种模式不仅带来了巨大的通信开销，更严重的是，原始网络流量数据中可能包含设备标识、用户行为等敏感信息，直接传输至云端会引发严重的隐私泄露风险。
与此同时，基于机器学习的入侵检测系统自身也面临着新型威胁——对抗性攻击。攻击者可以通过对正常网络流量数据添加人眼难以察觉的微小扰动，生成对抗样本，导致训练有素的检测模型出现严重误判，从而绕过安全检测。这种攻击在实验室环境和真实世界中均已得到验证，对物联网安全构成了严峻挑战。现有的防护方案往往只能侧重一端：专注于隐私保护的差分隐私方法可能会降低模型准确性，且无法有效防御对抗攻击；而仅强调模型鲁棒性的对抗训练技术，又未能解决分布式学习框架中中间特征可能泄露原始数据的问题。如何在资源受限的物联网环境中实现隐私保护、模型效用与安全鲁棒性三者之间的平衡，成为学术界和工业界亟待突破的难题。
为此，来自印度理工学院海得拉巴分校的V Santhosh Kumar与Dhiraj Sunehra合作，在《Results in Engineering》上发表了他们的最新研究成果，提出了一种名为PrivRobust-SL的创新框架。该研究首次在分裂学习架构中协同集成了差分隐私和对抗训练机制，为物联网入侵检测提供了全方位的安全保障。
研究团队采用分裂学习范式，将深度学习模型分割为客户端和服务器两部分。物联网设备作为客户端仅运行模型的前几层，将处理后的中间激活值（称为"粉碎数据"）发送至云端服务器完成剩余计算。为保护数据隐私，客户端在传输前对激活值添加符合高斯机制的差分隐私噪声；服务器端则设计了联合去噪自编码器分类器，一方面重构受噪声干扰的特征，另一方面进行入侵行为分类。为提升对抗鲁棒性，训练过程中引入了基于FGSM（快速梯度符号法）和PGD（投影梯度下降）的对抗样本生成技术，使模型学会识别并抵抗恶意扰动。
技术方法上，研究基于CICIDS2018数据集（包含37个流特征），客户端使用轻量级CNN（两个卷积层各64滤波器，第三层128滤波器）处理输入，服务器端DAE为对称全连接结构（隐藏层64单元，潜在层32单元）。训练采用Adam优化器（学习率0.001），批量大小256，最多50轮次，使用早停法防止过拟合。评估时考虑了不同噪声尺度(σ∈[0.05,0.65])和对抗预算(ε∈{0.01,0.02,0.05,0.10})下的性能变化。
隐私-效用权衡分析
研究表明，随着差分隐私噪声尺度(σ)增大，隐私保护强度增强但模型效用相应降低。在适度噪声水平(σ=0.2–0.3)下，框架能在保持较高分类精度(86.6%–82.7%)的同时提供有意义的隐私保障。重构误差随噪声增强而单调递增，证实了隐私保护效果。当训练与评估噪声不匹配时，模型展现出良好的泛化能力，特别是在中等噪声水平(σtrain∈[0.2,0.4])下训练的系统，在不同评估噪声下仍保持稳定性能。
对抗攻击脆弱性评估
未经验证的基础模型在对抗攻击下表现脆弱：在ε=0.05的FGSM攻击下精度降至61.43%，PGD攻击下进一步降至53.81%。这表明差分隐私本身不足以提供对抗鲁棒性。引入对抗训练后，模型抗攻击能力显著提升：相同条件下FGSM精度达75.56%，PGD精度达74.23%，较未防护模型提升超过15个百分点。
PrivRobust-SL整体性能
最终框架整合差分隐私(σ=0.05–0.4)与对抗训练，在ε=0.05的强扰动下，对FGSM和PGD攻击的精度分别达到74.22%和73.10%，同时保持85.2%的清洁数据精度。重构误差增至34.12%，表明特征 inversion 攻击难度加大。框架在隐私预算(ε)与对抗强度(ε)之间实现了最优平衡，较单一防护机制的模型具有明显优势。
研究结论表明，PrivRobust-SL框架成功解决了物联网入侵检测中的隐私-效用-鲁棒性三重挑战。通过差分隐私噪声注入和联合去噪自编码器的协同设计，既防止了中间特征的数据泄露，又通过对抗训练增强了模型对逃避攻击的抵抗力。实验证明该框架能在各种噪声和攻击场景下保持稳定性能，为资源受限的物联网环境提供了可行的分布式安全解决方案。值得注意的是，框架的训练开销仅发生在离线阶段，推断阶段延迟与标准分裂学习相当，适合实际部署。未来工作可进一步探索自适应噪声机制和更复杂的攻击模型，以持续提升框架在动态威胁环境中的适应性。
