24、物联网安全中的深度强化学习与隐私保护联邦学习

物联网安全中的深度强化学习与隐私保护联邦学习

1. 深度强化学习在物联网安全中的应用与挑战

物联网环境具有动态、复杂和异构的特点，每天都会产生大量的交易。数百万联网的物联网设备使得安全解决方案的开发成为一项高度优先的研究挑战。深度强化学习（DRL）在保护物联网环境免受各种攻击方面被证明是有效的，但仍存在一些未解决的挑战和问题。

1.1 对抗对抗性强化学习

在基于强化学习的物联网安全领域，考虑对抗性环境是一个重大挑战和热门研究领域。目前很少有研究致力于探索强化学习在检测或防止对抗性攻击方面的潜力。物联网环境中可能存在一些对手，他们会不断试图战胜努力理解环境的智能体。在多智能体配置中，单个智能体可能会扮演对手的角色。因此，迫切需要一种新的方法来确保所实现的策略能够抵御环境状态的任何模糊修改。开发一种智能安全解决方案，使经过强化学习训练的智能体在保持对任何对抗性攻击的抵抗力的同时，是一项极具挑战性的任务。

1.2 感知不足困境

在物联网环境中，智能体并不总是能够对环境状态有理想和全面的了解。这可能由两个因素导致：
- 物理层传感器的传感设施受限。
- 物联网系统网络层的通信能力受限或中断导致信息丢失。

因此，开发DRL解决方案的一个重大挑战是在部分感知或不完全可辨别的状态下进行学习。马尔可夫决策过程（MDP）模型不再适用，因为状态信息不足以支持确定最优行动。当智能体除了状态信息外还能获得额外信息时，行动可能会得到改善。尽管在物联网环境中开发基于DRL的安全解决方案已经做出了努力，但这仍然是一个处于起步阶段的话题，面临着许多挑战：
- 部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）中的智能体需要根