新型电力系统中联邦机器学习面临的网络威胁

李祉岐 张琼尹 李宁 尹琴 郭晨萌

随着新能源、分布式能源等新型电力技术的快速发展，电力系统已经进入了数字化、智能化和互联化的新时代。在这个时代中，数据成为了电力系统运行和决策的核心要素。然而，随着数据量的增加和数据复杂度的提升，新型电力系统中数据安全面临着越来越多的威胁和挑战。首先，新型电力系统中的数据安全直接关系到电力系统的稳定运行。电力系统的运行需要大量的数据支持，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节的数据。如果这些数据受到攻击或泄露，将会对电力系统的稳定运行造成严重影响，甚至可能导致大面积停电等严重后果。其次，新型电力系统中的数据安全还涉及能源安全和经济安全等多个方面。电力是现代社会运转的基础，电力系统的稳定运行对于保障能源安全和经济安全具有重要意义。如果电力系统的数据安全受到威胁，将会对整个社会经济的安全造成严重影响。此外，随着电力系统的智能化和电网的升级，新型电力系统中数据的价值越来越高。电力系统的智能化需要大量的数据支持，而数据的价值在于其准确性和完整性。如果数据受到篡改或破坏，将会对电力系统的智能化发展造成严重影响。因此，保护新型电力系统中的数据安全具有重要意义。本文重点介绍了新型电力系统中联邦机器学习面临的典型网络威胁，有助于研究人员了解相关技术的前沿发展，为未来的研究方向提供指导。

一、联邦机器学习的威胁概述

联邦机器学习是一种为数据安全而生的分布式机器学习框架，其适用场景主要包括跨地域、跨行业的多方数据协作。它的原理是，通过建立一个联邦机器学习系统，使各个参与方能够在保护自己数据隐私和安全的前提下，贡獻自己的数据并共享模型训练的结果。在这个过程中，参与方无需直接共享原始数据，而是通过加密技术进行模型参数的交换和更新，从而实现了数据的隐私保护和模型训练的协作。联邦机器学习的原理主要基于以下两个方面。

1. 分布式计算：联邦机器学习采用分布式计算的方式，将模型训练的任务分散到各个参与方的设备上执行。每个参与方只在自己本地进行模型的训练，并将训练结果通过加密的方式上传到云端或中心服务器，供其他参与方使用和参考。这种分布式计算方式可以充分利用各个参与方的计算资源，提高模型训练的效率和速度。

2. 加密技术：为了保护数据的隐私和安全，联邦机器学习采用了多种加密技术。在数据传输过程中，采用加密算法对模型参数进行加密和传输，确保数据在传输过程中的安全性和保密性。在数据存储和处理过程中，采用同态加密、差分隐私等技术对数据进行加密和保护，确保数据在存储和处理过程中的隐私性和安全性。这些加密技术的使用，使得联邦机器学习能够在保护数据隐私和安全的前提下，实现模型训练的协作和共享。

联邦机器学习可以广泛应用于需要保护数据隐私和安全的场景中，如金融、医疗、政务等领域。联邦机器学习自身的复杂性决定了容易受到多方面的影响，攻击者可以构造各种攻击手段进行破坏或误导。比较著名的拜占庭攻击、成员推理攻击和模型投毒攻击，本文将分别描述起原理和特点。

二、拜占庭攻击

拜占庭攻击是一种针对分布式系统的攻击方式，它利用恶意节点的存在，干扰或破坏系统的正常运作。在联邦机器学习中，拜占庭攻击可以表现为恶意节点向其他节点发送错误的参数或模型更新，导致联邦模型的整体性能下降。这种攻击的特点是难以被检测和防御，因为恶意节点与正常节点难以区分。拜占庭攻击的主要步骤如下。

1. 攻击者选择：攻击者可能选择一个或多个参与者作为目标，这些参与者可以是诚实的，也可以是恶意的。

2. 数据篡改：攻击者会篡改目标参与者的数据更新，这可能包括修改梯度、更新参数等。

3. 阻止收敛：由于攻击者篡改了目标参与者的数据更新，这可能导致全局模型的收敛受到阻碍。具体来说，攻击者可以通过不断发送错误的数据更新来干扰全局模型的训练，从而使得模型性能下降。

针对拜占庭攻击，主要的防护或加固手段包括：一是数据验证和清洗，以防止恶意节点的攻击。例如，可以验证数据的来源是否合法，数据格式是否正确，数据内容是否符合预期等。对于不符合预期的数据，可以将其视为异常数据并拒绝接受。二是节点信誉管理，对每个节点进行信誉评分，对于评分较低的节点，可以将其视为潜在的恶意节点并限制其访问权限。同时，可以通过定期检查节点的行为来更新信誉评分，以保持系统的稳定性。三是数据匿名化：在数据传输和存储过程中，对数据进行匿名化处理，以保护用户的隐私。例如，可以使用差分隐私技术来保护用户隐私，同时保证数据的有效性。

三、成员推理攻击

在联邦机器学习中不同的数据集通过共享模型参数来提高模型的泛化性能。然而，这种分布式特性使得联邦机器学习容易受到成员推理攻击。成员推理攻击的主要原理是攻击者利用联邦成员的数据进行推断，从而获得其他成员的数据。具体来说，攻击者首先通过与其他成员进行交互，获取模型的参数或更新。然后，利用这些参数或更新来推断其他成员的数据。具体步骤如下：

1. 攻击准备：攻击者首先需要了解联邦机器学习的基本机制和成员之间的数据共享方式。重点收集有关联邦成员的数据，这可能包括成员的公开数据、共享的数据以及其他可用的信息。

2. 模型训练：攻击者训练一个与联邦机器学习模型相似的模型，以模拟联邦机器学习的过程。攻击者可以使用自己的数据集或从其他来源获取数据集进行训练。

3. 数据推断：攻击者利用训练好的模型，对联邦成员的数据进行推断。可以使用各种机器学习算法和技术，如聚类分析、异常检测、特征分析等，以识别和提取联邦成员的数据特征。

4. 模型参数推断：攻击者试图推断联邦成员的模型参数。可以利用模型之间的相似性，通过反向工程或其他方法，尝试恢复或逼近联邦成员的原始模型参数。

5. 隐私泄露评估：攻击者评估推断出的数据和模型参数的隐私风险。可以使用隐私度量标准，如差分隐私等，来衡量推断结果对联邦成员隐私的泄露程度。

针对成员推理攻击，需要采取相应的防护或加固手段来保护成员的隐私和安全。主要的防护或加固手段包括：一是差分隐私（Differential Privacy），成员节点可以在本地计算时引入差分隐私噪声，以防止攻击者通过推断原始数据或模型参数来获取敏感信息。二是加密技术可以用于保护成员节点之间的通信和存储数据。例如，可以使用同态加密或安全多方计算等技术来加密模型参数和数据，以确保只有经过授权的成员才能访问和使用这些数据。三是在联邦机器学习中，可以通过访问控制机制来限制成员节点对其他成员节点数据的访问权限，以防止未经授权的访问和泄露。

四、模型投毒攻击

模型投毒攻击试图通过在训练过程中添加恶意数据或操纵模型参数等方式来影响模型的性能。以下是攻击联邦机器学习模型的步骤：

1. 收集数据：攻击者需要收集用于训练模型的数据集。这些数据集可以是通过网络爬虫、黑客攻击或其他途径获得的。

2. 预处理数据：攻击者需要对收集到的数据进行预处理，例如清洗、去重、转换等操作，以便更好地利用这些数据。

3. 加入恶意样本：攻击者在数据集中加入一些特定的恶意样本，例如注入恶意代码、修改数据值等，以干扰模型的正常训练过程。

4. 调整模型参数：攻击者通过改变模型参数来影响其最终表现。他们可以使用各种技术，如超参数优化、损失函数调节等，来达到这一目的。

5. 发布模型：攻击者在得到想要的模型后，将其发布到公共平台上供他人使用。这可能导致数据的泄露和滥用，以及模型的滥用和误用。

模型投毒攻击的防护相对比较困难和复杂，主要的防护或加固手段包括：一是數据清洗，对数据进行清洗和预处理，以去除其中的噪声和异常值。二是模型集成，包括投票、加权平均等，可以降低单个模型受到投毒攻击的影响。三是检测和过滤，通过使用异常检测算法、基于统计的方法或基于深度学习的方法来实现。需要注意的是，这些防护或加固手段并不是万无一失的，它们只能降低模型受到投毒攻击的风险。因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素，选择最适合的防护手段来保护模型的鲁棒性和安全性。

五、未来展望

联邦机器学习具有重要的应用价值。未来可能的研究方向包括以下几个方面：一是安全协议和算法改进，包括设计和改进更高效、更安全的协议和算法，以保护模型训练过程中的数据隐私和模型安全。二是隐私保护技术，包括差分隐私、同态加密等，以提供更高级别的数据隐私保护。三是针对攻击面分析和防御包括分析潜在的攻击者、攻击方式和攻击效果，并设计相应的防御机制来提高联邦机器学习系统的安全性。