深度學習工業物聯網網路攻擊偵測綜述

隨著工業物聯網的普及，裝置互聯互通帶來的安全風險也日益凸顯。深度學習技術因其強大的特徵學習能力，在網路攻擊偵測領域展現出巨大潛力。本文綜述了深度學習模型在工業物聯網環境下，如何有效偵測異常行為、識別惡意軟體並預測潛在的網路攻擊。同時也探討了實際應用中面臨的資料品質、模型解釋性以及計算資源限制等挑戰，並提出了相應的解決方案和未來研究方向。

工業物聯網中深度學習的網路攻擊偵測：文獻綜述與未來方向

摘要

隨著工業物聯網（IIoT）的快速發展，網路安全威脅日益增加，對關鍵基礎設施和工業控制系統構成嚴重威脅。本文綜述了根據深度學習的網路攻擊偵測技術在工業物聯網中的應用，分析了現有的研究成果和技術挑戰，並提出了未來的研究方向。

工業物聯網中的網路安全挑戰

工業物聯網將傳統的工業控制系統與物聯網技術相結合，實作了裝置之間的互聯互通和資料分享。然而，這種連線也帶來了新的網路安全風險。工業物聯網面臨著多種網路攻擊，包括惡意軟體、拒絕服務攻擊、資料竄改等。

深度學習在網路攻擊偵測中的應用

深度學習是一種機器學習技術，能夠自動學習資料中的特徵和模式。近年來，深度學習在網路攻擊偵測中得到了廣泛應用。在工業物聯網中，深度學習可以用於檢測異常行為、識別惡意軟體和預測網路攻擊。

深度學習模型

常見的深度學習模型包括：

• 自編碼器（Autoencoder）：用於資料降維和異常檢測。
• 長短期記憶網路（LSTM）：用於時間序列資料的分析和預測。
• 卷積神經網路（CNN）：用於影像和訊號處理。

深度學習在工業物聯網中的應使用案例項

1. 異常檢測：使用自編碼器和LSTM檢測工業控制系統中的異常行為。
2. 惡意軟體檢測：使用CNN和LSTM識別工業物聯網中的惡意軟體。
3. 網路攻擊預測：使用深度學習模型預測網路攻擊的可能性。

文獻綜述

本文綜述了近年來在工業物聯網中使用深度學習進行網路攻擊偵測的研究成果。這些研究主要集中在以下幾個方面：

• 異常檢測：使用深度學習模型檢測工業控制系統中的異常行為。
• 惡意軟體檢測：使用深度學習模型識別工業物聯網中的惡意軟體。
• 網路攻擊預測：使用深度學習模型預測網路攻擊的可能性。

技術挑戰

儘管深度學習在網路攻擊偵測中取得了顯著成果，但仍面臨著多種技術挑戰：

• 資料品質：工業物聯網中的資料品質參差不齊，對深度學習模型的效能產生影響。
• 模型解釋性：深度學習模型的解釋性較差，難以理解模型的決策過程。
• 計算資源：深度學習模型需要大量的計算資源，對工業物聯網裝置的效能提出挑戰。

未來方向

未來的研究方向包括：

• 提高資料品質：開發資料預處理技術，提高工業物聯網中的資料品質。
• 提高模型解釋性：開發可解釋的深度學習模型，提高模型的透明度和可信度。
• 最佳化計算資源：開發高效的深度學習演算法，降低對計算資源的需求。

圖表翻譯：

此圖示呈現了工業物聯網中的網路安全威脅與深度學習檢測方法之間的關係。首先，工業物聯網面臨著網路攻擊的安全威脅。為瞭解決這個問題，採用了根據深度學習的檢測方法。深度學習在工業物聯網中有多個應使用案例項，包括異常檢測、惡意軟體檢測和網路攻擊預測。然而，這些應用也面臨著技術挑戰，例如資料品質、模型解釋性和計算資源等問題。這些挑戰需要透過未來的研究和開發來解決，以提高深度學習模型在工業物聯網中的效能和可靠性。

工業物聯網中的異常偵測與智慧挖掘

1. 簡介

現今，物聯網（IoT）技術已被廣泛應用於各個產業，包括製造業、能源業、交通運輸業、物流業等。工業物聯網（IIoT）裝置通常被認為能夠持續連線到網路或其他內部網路 [1]。然而，網路連線和資料分享雖然帶來了許多好處，卻也對系統安全帶來了新的挑戰 [2, 3]。

2. 工業物聯網中的異常偵測挑戰

異常偵測是指識別資料中與預期行為不同的模式的過程 [17]。在工業物聯網中，異常偵測面臨著多項挑戰，包括：

• 正常區域定義困難：很難明確定義什麼是正常的行為模式。
• 正常行為隨時間變化：正常行為可能會隨著時間而改變。
• 不同應用領域的異常定義不同：在不同的應用領域中，異常的定義可能會有所不同。
• 缺乏足夠的訓練/評估資料集：缺乏足夠的資料來訓練和評估異常偵測模型。
• 資料中存在雜訊：資料中可能存在雜訊或幹擾。

3. 智慧異常偵測方法

近年來，已有多種不同的分類別和智慧挖掘方法被提出來解決工業物聯網中的異常偵測問題。這些方法旨在提高工業物聯網系統的可靠性和效率。

內容解密：

本章節將回顧文獻中提出的智慧異常偵測方法，並討論其主要特點。這些方法包括機器學習、深度學習等技術，用於識別工業物聯網中的異常行為。

4. 現有研究的討論

本章節將對現有的研究進行討論，分析其優缺點和適用場景。

5. 未來研究方向

儘管現有的研究已經取得了一定的成果，但工業物聯網中的異常偵測仍然存在許多開放性問題，需要未來的研究來解決。

工業物聯網中的異常偵測框架

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title IIoT 網路攻擊偵測深度學習架構

package "工業物聯網環境" {
    component [工業控制系統] as ics
    component [IIoT 裝置] as iiot
    component [網路連線] as network
}

package "深度學習模型" {
    component [自編碼器\nAutoencoder] as ae
    component [LSTM\n時序分析] as lstm
    component [CNN\n訊號處理] as cnn
}

package "偵測應用" {
    component [異常行為檢測] as anomaly
    component [惡意軟體識別] as malware
    component [攻擊預測] as predict
}

package "技術挑戰" {
    component [資料品質] as data_quality
    component [模型解釋性] as explainability
    component [計算資源] as compute
}

ics --> network
iiot --> network
network --> ae
network --> lstm
network --> cnn

ae --> anomaly
lstm --> anomaly
cnn --> malware
lstm --> predict

anomaly --> data_quality
malware --> explainability
predict --> compute

note right of ae
  自編碼器應用：
  - 資料降維
  - 異常檢測
  - 無監督學習
end note

note right of explainability
  未來方向：
  - 提高資料品質
  - 可解釋 AI
  - 輕量化模型
end note

@enduml

圖表翻譯： 此圖示展示了工業物聯網中的異常偵測框架，包括資料收集、資料預處理、異常偵測、異常警示和系統回應等步驟。

內容解密：

本章節總結了工業物聯網中的異常偵測的重要性和挑戰，並對未來的研究方向進行了展望。未來，研究人員需要繼續探索新的方法和技術，以提高工業物聯網系統的可靠性和效率。

工業物聯網中的異常檢測與智慧挖掘

在工業物聯網（IIoT）中，異常檢測系統的效率取決於其能否在降低誤報率的同時提高檢測的準確性。當異常檢測被應用於IIoT時，其主要目標是檢測任何型別的異常，以發現故障、故障或網路攻擊。然而，IIoT領域還存在其他挑戰。

IIoT異常檢測的挑戰

首先，異常檢測系統的時間效率在IIoT中非常重要。因此，在整個過程中應考慮時間限制。首先，應注意資料收集和評估必須以線上方式進行，使用來自IIoT裝置的最新資料。其次，應考慮長期資料序列的要求，具體取決於收集資料的應用性質。最後，快速宣告結果（即資料的異常或可信度）必須被高度重視，以便能夠對異常原因做出快速反應，避免任何重大損失或損害。

其次，異常檢測系統的佈署位置也很重要。這涉及到計算和通訊資源，以及安全問題。一方面，異常檢測系統通常需要強大的計算資源和高速的通訊鏈路。另一方面，異常檢測系統通常可以存取從不同IIoT裝置收集的一組敏感資料，因此它們應該能夠保證安全要求。

IIoT異常檢測的文獻綜述

在本文中，我們將回顧文獻中提出的解決方案，以解決IIoT中的異常檢測問題，並討論其主要特點。

Peng等人的研究

Peng等人[20]針對地下採礦環境中的早期異常檢測問題，提出了一種根據階層式邊緣計算的多源多維資料異常檢測方法，能夠在收集端（感測器）和接收端（基站）進行多源資料異常檢測。

具體來說，他們首先提出了一個階層式邊緣計算模型，以實作負載平衡和低延遲的資料處理在感測器和基站端。如圖2所示，該模型的物理結構包括遠端雲端伺服器、基站和感測器三個主要部分。邏輯模型包括兩個邊緣計算單元，即基站邊緣和感測器邊緣。基站具有比感測器更強大的硬體基礎設施，因此主要負責執行多源資料異常檢測演算法，而感測器節點則執行單源資料異常檢測演算法。

Yang等人的研究

Yang等人[21]提出了一種安全高效的分散式k-最近鄰分類別演算法（SEED-kNN），可以在IIoT異常檢測中實作大規模資料分類別在分散式伺服器上。

如圖4所示，他們假設了一個系統模型，該模型由三個實體組成，即控制中心、雲端和裝置。控制中心不僅負責管理、指導或調節裝置的行為，還負責在雲端的資料集上執行機器學習演算法，以發現自動控制和工業過程監控的附加值。裝置生成的資料經過預處理後，提供訓練樣本，然後儲存在雲端基礎設施中，包括多個分散式伺服器。每個伺服器維護訓練樣本的不同部分。

圖表說明

此圖示為Peng等人提出的階層式邊緣計算模型。 圖表翻譯： 該圖表展示了階層式邊緣計算模型的物理結構和邏輯結構，包括遠端雲端伺服器、基站和感測器的協作關係，以及基站邊緣和感測器邊緣的計算單元。

程式碼範例

import numpy as np

def anomaly_detection(data):
    # 計算資料的平均值和標準差
    mean = np.mean(data)
    std_dev = np.std(data)
    
    # 設定閾值
    threshold = 3 * std_dev
    
    # 檢測異常
    anomalies = np.abs(data - mean) > threshold
    
    return anomalies

# 示例資料
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])

# 進行異常檢測
anomalies = anomaly_detection(data)

# 輸出結果
print("異常資料：", data[anomalies])

內容解密：

1. anomaly_detection函式：該函式接收一組資料作為輸入，並計算其平均值和標準差，用於後續的異常檢測。
2. threshold變數：設定閾值為3倍標準差，用於判斷資料是否為異常。
3. anomalies變數：透過比較資料與平均值的絕對差是否大於閾值，來檢測異常資料。
4. 示例資料：使用一組包含異常值的示例資料進行演示。
5. 輸出結果：輸出檢測到的異常資料。

此程式碼展示了一個簡單的異常檢測方法，利用統計學原理識別資料中的異常值。

工業物聯網異常偵測與智慧挖掘技術綜述

工業物聯網（IIoT）已成為現代工業生產與管理的重要基礎設施，但隨之而來的資安威脅也日益增加。為了應對這些挑戰，研究人員提出了多種根據機器學習和深度學習的異常偵測技術。本文將綜述幾種具有代表性的IIoT異常偵測方法，並分析其技術特點和應用場景。

根據安全向量同態加密的kNN分類別方法

為瞭解決雲端訓練樣本的安全問題，Sharghivand等人提出了一種根據安全向量同態加密（SE-VHE）的kNN分類別方法。該方法透過構建金鑰交換矩陣和噪聲矩陣來實作資料加密，並在加密資料上進行kNN分類別。此外，為了提高分類別效率，該方法還結合了Map/Reduce架構來實作平行和分散式資料分類別。

內容解密：

1. SE-VHE方案：透過金鑰交換矩陣和噪聲矩陣實作資料加密，確保訓練樣本的安全性。
2. Map/Reduce架構：將加密查詢對映到多個分散式伺服器上進行分類別，並匯總結果傳回給控制中心。

根據深度學習的異常偵測技術

Muna等人提出了一種根據深度學習模型的異常偵測技術，用於工業網路控制系統（IICSs）。該技術首先使用無監督的深度自動編碼器（DAE）演算法學習正常網路行為，然後使用監督的深度前饋神經網路（DFFNN）進行異常分類別。

內容解密：

1. DAE演算法：使用無標籤的正常訓練資料集學習正常網路行為的特徵表示。
2. DFFNN：使用標籤訓練資料集對DAE進行微調，以提高異常偵測的準確性。

考慮老化引數的異常偵測方法

Genge等人提出了一種考慮老化引數的異常偵測方法，用於老化的IIoT系統。該方法將IIoT的生命週期劃分為不同的年齡段，並使用主成分分析（PCA）為每個年齡段建立正常過程行為模型。

內容解密：

1. PCA模型：使用PCA建立每個年齡段的正常過程行為模型，以檢測潛在的網路攻擊。
2. Hotelling’s T²統計量和累積和：使用這些統計方法檢測微小的過程偏差和資料篡改嘗試。

根據多卷積神經網路融合的入侵偵測系統

Li等人提出了一種根據多卷積神經網路（multi-CNN）融合的入侵偵測系統。該系統首先對輸入資料進行預處理，然後使用不同的CNN結構對不同部分的資料進行處理，最後進行模型融合以獲得預測結果。

內容解密：

1. 資料預處理：將一維特徵資料轉換為灰度影像，並進行歸一化處理。
2. 多CNN融合：使用不同的CNN結構對不同部分的資料進行處理，並進行模型融合以提高偵測準確性。

根據小批次梯度下降的鉸鏈分類別演算法

Yan等人提出了一種根據小批次梯度下降的鉸鏈分類別演算法（HCA-MBGDALRM）。該演算法使用自適應學習率和動量來提高訓練效率和穩定性。

內容解密：

1. HCA-MBGDALRM演算法：使用小批次梯度下降和自適應學習率來最佳化鉸鏈分類別演算法。
2. 引數伺服器架構：使用引數伺服器架構來實作分散式機器學習，提高訓練效率。

根據深度學習和區塊鏈的異常偵測框架

Demertzis等人提出了一種根據深度學習和區塊鏈的異常偵測框架。該框架使用深度自動編碼器神經網路來檢測異常，並使用區塊鏈技術來確保IIoT裝置之間的網路通訊安全。

內容解密：

1. 深度自動編碼器：使用深度自動編碼器神經網路來檢測異常。
2. 區塊鏈技術：使用區塊鏈技術來確保IIoT裝置之間的網路通訊安全。

工業物聯網中的異常檢測：技術深度解析與應使用案例項

前言

工業物聯網（IIoT）正逐步改變傳統工業的運作模式，透過連線裝置和系統實作資料的即時收集和分析，從而提升生產效率和安全性。然而，隨著裝置數量的增加和資料的複雜性提升，如何有效檢測異常資料成為了一項重要挑戰。本文將探討多種異常檢測技術及其在IIoT中的應用。

根據區塊鏈的分散式異常檢測架構

文獻中提出了一種根據區塊鏈技術的分散式異常檢測架構，該架構透過去中心化的方式實作了裝置間的安全通訊和資料交換，無需依賴中央權威機構。該架構包含三個主要層次：授權層、聯合層和疊加層。

層次結構解析

1. 授權層：負責定義安全策略，管理實體、名稱空間、資源以及信任委託，確保系統的安全性。
2. 聯合層：提供發布/訂閱功能，允許實體根據授權存取或發布資源資訊，直接與授權層相關聯。
3. 疊加層：在現有的物理網路上構建疊加網路，實作IoT裝置之間的通訊。

然而，該架構存在一些缺點，如假設資料易於存取，以及不適用於非常大的資料集（例如TB級別）。

根據聯邦學習的異常檢測框架

Liu等人提出了一種根據聯邦學習（FL）的異常檢測框架，用於感知時間序列資料。該框架透過在邊緣裝置上進行深度異常檢測模型的訓練，並將更新後的模型（梯度）傳送到雲聚合器，從而實作準確和及時的異常檢測。

技術細節

• 本地訓練：邊緣裝置使用本地資料集訓練分享的全域性模型。
• 雲聚合：雲聚合器收集所有邊緣裝置的更新模型，並生成新的全域性模型。
• 模型最佳化：採用根據注意力機制的卷積神經網路-長短期記憶網路（AMCNN-LSTM）模型進行異常檢測，有效避免了通訊開銷。

工業應使用案例項

Garmaroodi等人針對SinaDarou Labs的工業藥品公司資料，提出了一種異常檢測系統。他們收集了正常和故障操作樣本的資料集，並提出了兩種異常檢測方法：根據監督學習的模型和根據正常系統識別的模型。

例項解析

1. 監督學習模型：需要事先了解故障類別。
2. 正常系統識別模型：透過人工神經網路建模系統元件，適用於故障資料稀缺的情況。

LSTM-NN與高斯貝葉斯模型的結合

Wu等人提出了一種結合長短期記憶神經網路（LSTM-NN）和高斯貝葉斯模型的異常檢測方法，利用LSTM-NN處理時間序列資料的時間依賴性，並透過高斯貝葉斯模型對預測誤差進行分類別。

技術優勢

• 時間依賴性處理：LSTM-NN能夠有效處理具有不同時間依賴性的時間序列資料。
• 異常檢測：透過預測誤差進行異常檢測，結合了LSTM-NN的預測效能和高斯貝葉斯模型的分類別效能。

工業物聯網異常偵測的挑戰與未來研究方向

工業物聯網（IIoT）環境中的異常偵測對於確保系統安全和效率至關重要。儘管現有的研究提出了多種異常偵測方法，但仍存在多項挑戰需要進一步的研究。

訓練資料集的缺乏

在IIoT環境中，收集足夠的訓練資料是一個重大挑戰，尤其是對於異常樣本。這使得建立一個平衡的訓練資料集變得困難。監督式學習方法在處理類別不平衡的資料集時往往表現出明顯的效能下降。因此，需要新的研究來提高監督式和半監督式異常偵測模型在面對類別不平衡問題時的效率。

解決方案探討

1. 資料增強技術：利用資料增強技術來生成更多的異常樣本，以平衡資料集。
2. 遷移學習：應用遷移學習技術，利用其他相關領域的資料來輔助訓練。
3. 生成對抗網路（GANs）：使用GANs生成合成的異常資料，以補充真實資料集。

即時異常偵測

在許多IIoT環境中，即時或近即時的異常偵測至關重要。延遲的偵測可能會導致嚴重的損失或損害。因此，需要更多研究關注於資料擷取和評估的所有導向，以實作及時的異常偵測和通報。

技術挑戰

1. 高速資料處理：需要能夠快速處理大量資料的技術。
2. 低延遲演算法：開發低延遲的異常偵測演算法，以滿足即時性的要求。
3. 分散式處理：利用邊緣運算等分散式處理技術，減少資料傳輸延遲。

自適應學習

隨著時間的推移，系統的正常行為可能會發生變化。因此，雖然離線方法可能適用於初始階段，但仍需要開發自適應方法來改進異常偵測模型，使其能夠適應資料中的新變化，而無需對系統進行大量的重新訓練。

自適應學習策略

1. 線上學習：採用線上學習技術，使模型能夠根據新的資料進行調整。
2. 增量學習：實施增量學習策略，讓模型能夠逐步學習新的模式。
3. 模型更新機制：建立模型更新機制，定期更新模型以適應新的資料分佈。

資源和能源限制

異常偵測模型通常需要高計算和通訊資源，這對IIoT裝置來說是一個嚴重的挑戰，因為它們具有嚴格的資源和能源限制。

資源最佳化方案

1. 模型壓縮：對模型進行壓縮，以減少計算資源的需求。
2. 邊緣運算：利用邊緣運算，在資料來源附近進行處理，以減少通訊負擔。
3. 低功耗設計：設計低功耗的異常偵測演算法和硬體，以延長裝置的使用壽命。

工業物聯網中的異常檢測：挑戰與解決方案

摘要

工業物聯網（IIoT）環境中的異常檢測對於確保系統安全和效率至關重要。本文探討了IIoT中異常檢測的必要性、現有挑戰以及相關的解決方案。我們分析了傳統異常檢測方法的侷限性，並討論了新穎的解決方案。此外，本文還闡述了實施異常檢測系統時需要考慮的效能、成本和隱私問題。

工業物聯網中的異常檢測挑戰

在IIoT環境中，異常檢測面臨多項挑戰，包括：

1. 資料量大且複雜：IIoT裝置產生大量資料，增加了異常檢測的難度。
2. 實時性要求：許多IIoT應用需要實時異常檢測，以防止災難性事件的發生。
3. 資源受限：許多IIoT裝置資源有限，使得複雜的異常檢測演算法難以實施。

解決方案

為瞭解決上述挑戰，研究人員提出了多種解決方案，包括：

1. 根據機器學習的方法：利用機器學習技術，可以有效地檢測IIoT資料中的異常。
2. 邊緣計算：透過在邊緣進行資料處理，可以減少延遲並提高異常檢測的效率。
3. 區塊鏈技術：區塊鏈可以用於確保IIoT資料的安全性和完整性。

效能與成本考量

在實施異常檢測系統時，需要考慮效能和成本之間的權衡。將異常計算解除安裝到遠端雲端可以降低成本，但可能會因資料傳輸延遲而降低系統效能。相反，在IIoT裝置附近進行資料處理可以提高效能，但可能會增加成本。

隱私與安全問題

異常檢測系統通常需要存取來自不同IIoT裝置的敏感資料，這引發了對使用者隱私的新安全問題。因此，異常檢測系統必須由可信方在安全的地方實施，以防止任何資料濫用或隱私洩露。

程式碼範例

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 載入資料
data = pd.read_csv('iito_data.csv')

# 建立Isolation Forest模型
model = IsolationForest(contamination=0.01)

# 訓練模型
model.fit(data)

# 預測異常
anomaly = model.predict(data)

# 輸出異常資料
print(data[anomaly == -1])

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：使用pandas進行資料處理，使用sklearn.ensemble中的IsolationForest進行異常檢測。
2. 載入資料：將IIoT資料從CSV檔案中載入到DataFrame中。
3. 建立Isolation Forest模型：建立一個IsolationForest模型，並設定汙染率為0.01，表示預期資料中1%的資料為異常。
4. 訓練模型：使用載入的資料訓練模型。
5. 預測異常：使用訓練好的模型預測資料中的異常。
6. 輸出異常資料：輸出被模型標記為異常的資料。

此範例展示瞭如何使用Isolation Forest進行IIoT資料的異常檢測。Isolation Forest是一種無監督學習方法，適合於檢測未知型別的異常。

未來研究方向

未來的研究可以探索以下方向：

• 結合區塊鏈技術與異常檢測：研究如何利用區塊鏈技術提高IIoT環境中異常檢測的安全性和可靠性。
• 最佳化邊緣計算架構：研究如何最佳化邊緣計算架構，以支援更高效的異常檢測。
• 開發更先進的機器學習模型：研究如何開發更先進的機器學習模型，以提高異常檢測的準確性和效率。

這些研究方向有望推動IIoT環境中的異常檢測技術的發展，為工業物聯網的安全和效率提供更有力的保障。