人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制研究

摘要：傳統(tǒng)的隱私保護技術(shù)難以完全適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)終端資源受限和數(shù)據(jù)高度流動性的特點。文章在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制展開了綜述，涵蓋基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)訪問控制、基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測與響應(yīng)、基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式隱私保護、基于差分隱私的AI算法以及基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的隱私增強機制等多個方面。文章旨在為構(gòu)建更加安全的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供理論參考和實踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；動態(tài)訪問控制；深度學(xué)習(xí)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)；差分隱私

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）31-0143-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著智能家居、智能醫(yī)療、智能交通等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益普及，海量數(shù)據(jù)的收集、傳輸和安全共享變得至關(guān)重要。然而，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛連接和數(shù)據(jù)的高度流動性也帶來了前所未有的隱私安全風(fēng)險。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)隱私保護手段難以完全應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下復(fù)雜多變的安全威脅。人工智能作為一項最具變革性的技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測和決策制定等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。因此，在物聯(lián)網(wǎng)這一環(huán)境中，如何借助人工智能的有效應(yīng)用，構(gòu)建出強有力的數(shù)據(jù)隱私保護體系這一課題目前正受到學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的密切關(guān)注。于是，本文重點探討人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制，旨在為構(gòu)建安全可靠的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供參考。

1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特性

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有顯著的特性，這些特性不僅影響數(shù)據(jù)的管理和處理方式，也對數(shù)據(jù)隱私保護提出了嚴峻挑戰(zhàn) [1] 。為了實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)隱私保護，深入解析其各項特性（如表1所示） 是不可或缺的一環(huán)，這對于構(gòu)建相應(yīng)的保護機制至關(guān)重要。

2 人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)隱私保護優(yōu)勢

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護方面具有顯著優(yōu)勢。一方面，人工智能能夠高效處理海量數(shù)據(jù)并實時響應(yīng)安全事件[2]。例如，基于深度學(xué)習(xí)的算法能夠?qū)崟r監(jiān)測異常行為，快速識別潛在威脅，并及時采取防御措施。另一方面，人工智能能夠精準地檢測威脅并智能化評估風(fēng)險。機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)流動模式，識別異常行為，并根據(jù)威脅的嚴重程度采取相應(yīng)的保護措施[3]。

3 人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制

3.1 基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)訪問控制機制

在物聯(lián)網(wǎng)這一環(huán)境下，數(shù)據(jù)的異構(gòu)性及訪問行為的不斷變化，對原本靜態(tài)的訪問控制機制產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。而采用基于機器學(xué)習(xí)的方法，可以構(gòu)建動態(tài)訪問控制機制，此機制通過深入分析和實時處理用戶的行為模式，能夠?qū)崿F(xiàn)更加靈活與精確的訪問控制。動態(tài)訪問控制的工作原理源于機器學(xué)習(xí)算法可以分析用戶歷史行為、訪問時間、設(shè)備指紋等信息，建立用戶行為模型，并根據(jù)模型預(yù)測用戶的訪問風(fēng)險等級，動態(tài)調(diào)整訪問權(quán)限，其實現(xiàn)流程可見圖1。

具體而言，機器學(xué)習(xí)算法可以自動辨識并預(yù)見用戶的瀏覽習(xí)慣，涉及瀏覽的頻次、時間、使用的設(shè)備種類等多個層面。在檢測到超出預(yù)定時間、地點范圍或頻率異常的訪問要求時，系統(tǒng)能夠?qū)崟r地調(diào)整權(quán)限控制，并在必要時中止未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試。同時，此機制還能融合用戶角色、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和設(shè)備位置等多種上下文信息，以實施更為精細化的訪問控制。而自適應(yīng)能力是動態(tài)訪問控制機制的核心所在。隨著數(shù)據(jù)量的不斷累積，機器學(xué)習(xí)模型需要進行持續(xù)的更新與優(yōu)化，以使訪問控制策略能夠適應(yīng)用戶行為和系統(tǒng)環(huán)境的改變，并自動進行調(diào)整。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，針對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的員工角色變動、家庭網(wǎng)絡(luò)中多設(shè)備共享的情況等多種復(fù)雜的訪問場景，這種特定的機制能發(fā)揮其特別的適用性。通過實時學(xué)習(xí)和響應(yīng)，基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)訪問控制機制能夠根據(jù)用戶身份、環(huán)境信息和訪問內(nèi)容等因素，動態(tài)調(diào)整訪問權(quán)限，從而在保障數(shù)據(jù)安全的同時，提升用戶體驗 [4] 。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測與響應(yīng)機制

物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，由于其高度互聯(lián)性和開放性，使得它很容易成為攻擊者的攻擊目標。但面對不斷變化的攻擊手段，傳統(tǒng)的入侵檢測手段顯得力不從心。而基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測與響應(yīng)機制，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和特征提取能力，可實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私的全面保護。主要原因是深度學(xué)習(xí)模型可以利用新出現(xiàn)的攻擊數(shù)據(jù)進行增量訓(xùn)練，不斷更新模型參數(shù)，提高對未知攻擊的檢測能力。

深度學(xué)習(xí)模型能夠有效處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，自動提取復(fù)雜特征，識別異常流量模式。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 可以用于分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的內(nèi)容，識別惡意代碼；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 可以用于分析網(wǎng)絡(luò)流量的時間序列特征，識別異常訪問行為。比如，在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的內(nèi)容與傳輸行為的分析基礎(chǔ)上，運用深度學(xué)習(xí)模型，能夠發(fā)掘并識別隱藏在正常流量中的惡意行為，如分布式拒絕服務(wù)攻擊（DDoS） 或惡意軟件的傳播活動。與基于既定規(guī)則和簽名的檢測方法不同，深度學(xué)習(xí)模型依靠對正常與異常行為數(shù)據(jù)的對比學(xué)習(xí)來識別出潛在的攻擊模式。這種技術(shù)手段可以大幅提升檢測工作的準確性與效率，特別是在遭遇未知或變種攻擊的情況下，其優(yōu)勢更為顯著。深度學(xué)習(xí)技術(shù)也賦予入侵檢測系統(tǒng)更強的實時響應(yīng)能力。當檢測到異常行為的情況時，該系統(tǒng)能夠迅速啟動一系列防護手段，包括但不限于隔離受感染設(shè)備、惡意流量以及告知管理員實施額外的安全措施。并且因為深度學(xué)習(xí)模型擁有自我適應(yīng)與持續(xù)學(xué)習(xí)的特性，能夠依據(jù)新型攻擊的特點和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，不斷地對自身模型進行改進和更新，這使得其對新型攻擊能夠一直保持敏感性和防護功效。

3.3 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式隱私保護機制

物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的分散性使得傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)處理方式面臨隱私泄露的風(fēng)險。針對這些問題，聯(lián)邦學(xué)習(xí)——作為一種新興的人工智能技術(shù)，可以提供一種能夠進行分布式保護的隱私安全機制。此機制使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠在無須交換原始數(shù)據(jù)的情況下，協(xié)同參與模型的訓(xùn)練過程，從而顯著減少數(shù)據(jù)泄露的可能性。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心在于分布式協(xié)作。各個設(shè)備在本地下載并訓(xùn)練模型，然后將訓(xùn)練所得的僅包含模型參數(shù)的信息傳輸至中央服務(wù)器進行集中式的調(diào)整，而非對原始數(shù)據(jù)進行傳輸。此種本地化處理方式確保了數(shù)據(jù)的安全，可顯著減少在傳輸過程中隱私遭受泄露的風(fēng)險概率。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保障數(shù)據(jù)本地存儲和處理的前提下，通過多輪迭代優(yōu)化全局模型，實現(xiàn)了隱私保護和模型性能的平衡 [5] 。再者，去中心化方法也被聯(lián)邦學(xué)習(xí)所采用。這能夠有效緩解數(shù)據(jù)集中處理過程中的瓶頸問題，從而提升系統(tǒng)對于攻擊的抵御能力。由于設(shè)備之間僅交換模型參數(shù)，即便攻擊者竊取了單一設(shè)備的參數(shù)信息，亦無法分析并重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。該分布式隱私保護機制既可以增強數(shù)據(jù)的安全性，也可以促進資源的有效運用，還可以實現(xiàn)不同設(shè)備間的協(xié)同操作。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，它為數(shù)據(jù)隱私保護問題提出了一套行之有效的應(yīng)對策略。

3.4 基于差分隱私的人工智能算法

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，如何在利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型的同時保護用戶隱私是一個關(guān)鍵問題。差分隱私通過在數(shù)據(jù)處理過程中增加噪聲，可有效確保個體數(shù)據(jù)的隱私。在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的背景下，差分隱私通過融入人工智能技術(shù)，可進一步完善隱私保護機制，從而使其應(yīng)用范圍得到顯著拓展。

差分隱私通過向數(shù)據(jù)集中添加精心設(shè)計的噪聲，使得攻擊者難以根據(jù)輸出結(jié)果推斷出單個數(shù)據(jù)的真實值，從而保護用戶隱私[6]。在訓(xùn)練人工智能算法的過程中，可以利用這一特定的特性來保護涉及敏感信息的數(shù)據(jù)。在AI模型進行知識累積與性能提升的過程中，采取了這一措施可保護用戶個人信息不被非法揭露或不當利用。此外，差分隱私機制還能夠與聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護技術(shù)相融合，從而在分布式環(huán)境中進一步提升數(shù)據(jù)的安全性。例如，在構(gòu)建一個涵蓋多個終端的智能城市交通管理平臺的過程中，分布在各處的傳感器可先通過差分隱私機制來保護數(shù)據(jù)，之后利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)共享訓(xùn)練模型參數(shù)。這種做法既可以確保數(shù)據(jù)的私密性，又能夠通過全局協(xié)作提升智能水平。但該方法在實際應(yīng)用中也存在挑戰(zhàn)，例如如何確定合適的噪聲參數(shù)，如何在保證隱私保護的前提下盡可能提高數(shù)據(jù)可用性等。這些問題可在未來的研究中進行進一步地分析。

3.5 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 的隱私增強機制

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，設(shè)計隱私保護機制需要兼顧數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)可用性。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 作為一種新興的人工智能技術(shù)，能夠生成高度逼真的合成數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)隱私保護提供了新的思路。

GANs 用于隱私保護的方法一般為使用 GANs 生成與真實數(shù)據(jù)分布一致的合成數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，避免直接使用真實數(shù)據(jù)，從而降低隱私泄漏風(fēng)險。具體而言，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 能夠生成與真實數(shù)據(jù)接近的合成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的過程中使用，可在保護原始數(shù)據(jù)隱私的同時，維持模型的訓(xùn)練效率和準確性。比如，GANs能夠創(chuàng)建仿真的車輛行駛數(shù)據(jù)用于交通流量預(yù)測模型的訓(xùn)練，而無須使用實際的車輛數(shù)據(jù)。即便攻擊個體竊取了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，它們也無法重塑車輛的行進路徑或揭露其他任何關(guān)鍵數(shù)據(jù)。另外，GANs還可以用于防御對抗性攻擊，從而提升整體系統(tǒng)的防護水平。譬如，生成對抗網(wǎng)絡(luò)能夠制造出用于衡量和提升物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備防護效果的對抗性樣本，在持續(xù)改進生成器和判別器之間的對抗訓(xùn)練過程中，該系統(tǒng)能有效識別并防御潛在的安全威脅，并確保數(shù)據(jù)的安全與私密性。在涉及智能家居或智能醫(yī)療等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的情境下，該機制顯得尤為關(guān)鍵，因其能同時確保隱私得到保護并提高系統(tǒng)的安全等級。

4 人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制的未來發(fā)展趨勢

未來，人工智能技術(shù)的集成將使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實現(xiàn)更細粒度的隱私控制。用戶可根據(jù)自身需求，對每個設(shè)備及應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進行調(diào)整，以使數(shù)據(jù)隱私保護更加個性化和精準化，從而讓過度數(shù)據(jù)收集的現(xiàn)象有效減少。同時，技術(shù)的發(fā)展，將推動人工智能驅(qū)動的隱私保護機制更重視與國際法規(guī)和倫理標準的一致性。利用人工智能的智能分析功能，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不但可以遵守現(xiàn)行的數(shù)據(jù)保護法規(guī)，還能夠與不斷變化的法律環(huán)境和倫理要求相適應(yīng)。再者，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護的發(fā)展將不可避免地涉及與計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)安全、人工智能和法律倫理等學(xué)科進行跨學(xué)科融合與協(xié)作，以便于共同探索并制定出更全面、更高效的隱私保護機制[7]。

5 結(jié)束語

本文綜述了人工智能驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護機制，包括動態(tài)訪問控制、入侵檢測與響應(yīng)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等，這些機制為保障物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私提供了有力支持。人工智能技術(shù)可以通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)、動態(tài)調(diào)整和虛擬數(shù)據(jù)生成等策略，有效提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全。為了應(yīng)對未來物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn)，需要進一步研究更安全、更高效的人工智能算法，并加強不同技術(shù)之間的協(xié)同，構(gòu)建更加安全可靠的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。

【通聯(lián)編輯：李雅琪】