28、忆阻器与网络安全硬件的未来

忆阻器与网络安全硬件的未来

1. 引言

如今，许多网络防御基础设施以软件形式运行在各种数字硬件上。从历史角度看，这种方式曾行之有效，但新数据与可用处理能力之间的差距令人担忧。多年来，人们采用了多种硬件加速技术来解决这一问题，如可编程逻辑设备、图形处理器、矢量化指令集以及多核和分布式处理架构等。

忆阻器作为一种两端模拟存储设备，有望缩小这一差距。自2008年忆阻器首次出现后，研究人员发现它将在多个关键领域产生重大影响，网络安全便是其中之一。短期内，忆阻器可作为二进制存储设备，性能有望媲美闪存技术，且忆阻可编程逻辑门可能超越现有的CMOS技术。不过，忆阻器最大的贡献或许在于对非线性器件区域（NDR）的开发利用。

当忆阻器用作二进制设备时，通过“设置”和“重置”脉冲进行编程，分别形成低电阻和高电阻状态。设备可能处于“开”“关”或中间状态，无论其为双极、单极还是无极，都有电压阈值，超过该阈值电阻就会改变，这就是非线性器件区域。电阻改变后会保持该状态，即具有“忆阻性”。但NDR较为复杂，难以用简单的低阶曲线拟合。随着对不同忆阻材料NDR特性研究的深入，忆阻性的潜力将得到充分发挥。忆阻分辨率取决于材料特性和控制模型，在金属 - 绝缘体/氧化物 - 金属器件的开发中，已衍生出多种材料配置，每种都有独特属性，不同材料实现方式的开关速度、电阻比和NDR行为各不相同。因此，忆阻器为新型模拟计算设备硬件提供了多种能力，存储的值无需能量维持其完整性。

研究人员正在设计新的模拟计算架构，以利用NDR并与现有CMOS技术互补，从而提高性能并降低功耗，这类似于将PGA与中央处理器结合以加速并行算法。忆阻计算架构将对提升网络威胁检测性能产生重大影响，一种用于威胁检测的计算机架构借鉴了大脑的复杂结构。大脑擅长进行关联和预测，大脑皮层和新皮层主要负责这些功能。随着对大脑这些区域功能理解的加深，将产生更高保真度的神经网络架构，虽不意味着系统会变得智能，但能提供更高效的计算架构。

忆阻器的一个广为人知的概念是其能够模拟生物突触的行为。突触的增强和减弱是由突触前后神经元放电时间差异引起的电化学响应，即尖峰时间依赖可塑性（STDP）。研究表明，STDP神经网络能够作为动态可重构硬件，适应不断变化的刺激，这种动态硬件对于应对现代网络威胁至关重要。需要注意的是，神经网络本质上是模拟过程，应存在于模拟硬件上。虽然有模拟大脑特定机制的模拟专用集成电路，但目前尚无商业产品将忆阻器作为基本计算元素。

要从基于数字处理器的计算过渡到基于忆阻器的模拟计算，研究人员面临诸多挑战。目前，基于忆阻器的计算机尚未问世，但研究人员正在开发系统来模拟忆阻器技术所设想的神经形态并行计算架构。首要挑战是建立合适的研究框架，开展忆阻器计算机的模拟实验和特性研究。忆阻器计算机的模拟必须具备以下基本特性：
- 学习：忆阻器计算机需接受训练，以学习问题的内部表示，无需算法。
- 泛化：用合适的样本对忆阻器计算机进行训练。
- 关联存储：信息根据内容存储在忆阻器上。
- 分布式存储：冗余信息存储分布在所有忆阻神经元上。
- 鲁棒性：在出现干扰或输入不完整时表现稳定。
- 性能：具有高效的大规模并行结构。

研究人员设计了一系列框架，采用各种方法和技术来满足忆阻器计算机的基本特性，这些框架通过神经网络方法成功模拟了忆阻器计算机。

2. 基本忆阻器计算机神经网络方法

如今的计算机能进行复杂计算、处理复杂控制任务并存储大量数据，但有些问题人脑能轻松解决，计算机却需强大计算能力，如字符识别、认知决策、图像解释和网络入侵检测等。适合模拟人类活动的问题也适用于忆阻器计算机，其中一个研究方向是将神经网络应用于基于网络和主机的入侵检测。

• 基于网络的入侵检测 ：旨在仅根据网络流量识别未经授权、非法和异常行为。网络入侵检测系统（IDS）通过网络分接头、镜像端口或集线器收集网络数据包，利用捕获的数据处理并标记可疑流量。与入侵预防系统不同，入侵检测系统不主动阻止网络流量，仅被动收集、识别、记录和发出警报。
• 基于主机的入侵检测 ：试图识别特定设备上的未经授权、非法和异常行为。主机入侵检测系统（HIDS）通常在每个系统上安装代理，监控并提醒本地操作系统和应用程序活动。安装的代理结合签名、规则和启发式方法来识别未经授权的活动，同样是被动地收集、识别、记录和发出警报。

神经网络的一个重要特性是能根据数据输入和输出自动学习系数。将神经网络方法应用于入侵检测时，首先要让神经网络接触正常数据和网络攻击，然后在训练阶段自动调整神经网络的系数，最后用实际网络流量和攻击进行性能测试，以确定学习过程的检测率。

神经网络还可用于学习用户行为，它能学习用户的可预测行为并对其活动进行指纹识别。如果用户行为与活动不匹配，系统管理员将收到可能发生安全漏洞的警报。

与计算机不同，人脑能通过学习适应新情况并增强知识，能处理不正确或不完整的信息并达到预期结果，这是通过适应实现的，无需预定义算法，只需代表性示例。

神经网络方法对上述问题有益，其技术实现称为神经网络或人工神经网络（ANN）。它们是中枢神经系统的简化模型，由紧密互连的神经处理元素组成，输出通过学习进行修改。神经网络的目标不是重现大脑，因为以目前技术无法实现，而是分离并重现单个组件和功能原理。

传统问题解决方法是分析任务并推导合适的算法，若成功，结果立即可得。神经网络能解决难以用分析方法描述的问题，但使用前必须进行训练。

生物神经系统由数十亿个生物神经元有组织地构成。一个简单的生物神经元由细胞体、多个分支突起（树突）和一个分支（轴突）组成。神经元通过树突接收相邻连接神经元的信号，当这些综合兴奋超过一定阈值时，神经元会发出脉冲，通过轴突传递到其他连接的神经元。轴突末端的分支形成突触，与其他神经元的树突相连。突触可分为兴奋性和抑制性，兴奋性突触增加到达神经元的信号总和，抑制性突触减少该总和。虽然描述简单，但这概括了用人工神经网络模拟生物神经系统的关键特征。一般来说，人工神经元模型忽略了对生物神经元的详细模拟，可视为一个接收其他单元信号并在超过阈值时向其他单元传递信号的单元。人工神经网络的许多关键特征借鉴自生物神经网络，包括信息的局部处理、分布式存储、突触权重动态和突触权重的经验修改。人工神经网络包含大量类似简单神经元的处理单元（神经元或节点）及其连接，每个连接通常从一个神经元指向另一个，并具有一组相关的权重。
| 组成部分 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 树突 | 将其他细胞的电信号传入细胞体 |
| 细胞体 | 对传入信号求和并进行阈值处理 |
| 轴突 | 将信号传递到其他细胞 |
| 突触 | 轴突和树突之间的接触点 |
| 神经元 | 神经网络中的神经元相当于中枢神经系统中的神经细胞 |

神经网络是生物神经结构的模型，大多数神经网络的起点是一个模型神经元，它有多个输入和一个输出，每个输入由一个权重修改，权重与输入值相乘。神经元将这些加权输入组合起来，参考阈值和激活函数确定输出，这与我们对真实神经元工作方式的理解相近。

虽然对单个神经元的工作方式有一定了解，但对于神经元如何组织以及神经元阵列如何适应外部刺激的机制仍有很多研究和猜测。目前有大量实验性神经网络结构，反映了这一领域仍在持续研究中。在本文中，我们将只描述反向传播网络的结构、数学原理和行为，它是目前最常用和通用的神经网络。

构建反向传播网络的步骤如下：
1. 取多个神经元排列成一层。一层的所有输入连接到前一层或外部世界的输入，但同一层内不同时连接两者；所有输出连接到后一层或外部世界的输出，但同一层内不同时连接两者。
2. 将多个层依次排列，形成输入层、多个中间层和输出层。中间层（即没有与外部世界输入或输出连接的层）称为隐藏层。反向传播神经网络通常是全连接的，即每个神经元连接到前一层的每个输出，或者如果是第一层的神经元，则连接到外部世界的一个输入；相应地，每个神经元的输出连接到后一层的每个神经元。

一般来说，输入层被视为外部世界信号的分配器，隐藏层被视为信号的分类器或特征检测器，输出层被视为检测到的特征的收集器和响应的产生器。不过，不应过于拘泥于这种对神经网络层功能的描述，因为实际功能可能并非如此具体或局限。

神经网络中的学习称为训练，其基本特征之一是学习能力。为获得预期结果，网络必须形成问题的内部表示。就像体育训练一样，神经网络训练需要一个“教练”，告诉神经网络应该产生的响应。根据期望响应和实际响应的差异确定误差，并将部分误差反向传播通过网络。在网络中的每个神经元处，误差用于调整神经元的权重和阈值，以便下次相同输入时网络响应的误差更小。

3. 学习方法分为两类

• 监督学习 ：网络用输入 - 输出对样本进行训练，学习基于当前网络输出与期望输出的差异。
• 无监督学习 ：网络仅用输入样本进行训练，事先不知道期望输出，学习基于自组织，网络自动将输入样本划分为相似值的类别。

4. 忆阻器计算机的模拟

忆阻器计算机模拟神经网络方法可分为三种基本部署方式：
1. 第一种是将基于软件的算法安装在使用x86 CPU的传统冯·诺依曼CPU架构（VNCA）上。
2. 第二种是将基于软件的算法部署在使用图形处理单元（GPU）的VNCA上。
3. 第三种是将硬件架构部署在现场可编程门阵列（FPGA）上。

5. 传统冯·诺依曼CPU架构方法

最常见的部署方法是在Linux系统上使用多个x86 CPU或计算机集群执行自定义神经网络应用程序软件。多CPU配置通常是一个系统，集群通常也是这样配置的，集群的组件通常通过快速局域网相互连接，每个节点（用作服务器的计算机）运行自己的操作系统实例。

CPU或集群方法的一个重要目标是通过VNCA方法并行化神经网络的训练，以利用多个系统和CPU。该方法使用神经网络模拟器，这些模拟器是模拟人工或生物神经网络行为的软件应用程序，它们专注于一种或有限数量的特定类型的神经网络，通常是独立的，不打算生成可集成到其他软件中的通用神经网络。模拟器通常有某种内置可视化功能来监控训练过程，有些还能可视化神经网络的物理结构。

除了硬件作为任何并行实现的基本条件外，软件也需要考虑。并行编程必须考虑底层硬件，首先要将问题分解为可并行处理的独立部分。由于这需要对算法有较深入的理解，基于数据结构和程序循环分析的自动并行化例程通常效果不佳。一些常见计算机语言的编译器提供了此选项，但在大多数情况下，手动并行化仍能提供更满意的结果。幸运的是，如前文所述，神经网络本身提供了一定程度的并行性。

常用的数学或技术计算机语言（C、C++、Fortran）在并行计算机上也可用，要么使用专门的编译器，要么使用控制并行环境的代码指令的特定扩展。使用并行化编译器与顺序计算机的工作方式差异不大，只是有一些额外的指令和编译器选项。然而，自动并行化顺序算法的编译器适用性有限，且通常依赖于平台甚至操作系统。

显然，并行编程的关键是节点之间的信息交换或分布。将并行程序传达给并行计算机的理想方法应该是有效且可移植的，但这往往难以兼顾。一个很好的折衷方案是消息传递接口（MPI），它最初设计用于同质计算机集群（Beowulf），它用信息分布指令补充标准计算机语言。由于它基于C或Fortran，且实现效果很好，几乎在所有平台和操作系统上都可用，因此它已成为最常用的并行编程语言。

忆阻器与网络安全硬件的未来

6. 图形处理单元（GPU）方法

使用图形处理单元（GPU）部署基于软件的算法是忆阻器计算机模拟神经网络方法的第二种基本方式。GPU最初是为图形渲染而设计的，具有强大的并行计算能力，这使其非常适合处理神经网络中的大规模并行计算任务。

在神经网络训练中，许多计算任务可以并行执行，例如矩阵乘法和向量运算。GPU拥有大量的处理核心，能够同时处理多个数据元素，从而显著加速训练过程。与传统的CPU相比，GPU在处理这些并行任务时具有更高的效率。

当使用GPU进行神经网络模拟时，需要将神经网络的计算任务映射到GPU的架构上。这通常涉及到使用专门的库和工具，如CUDA（Compute Unified Device Architecture），它是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者使用C、C++等语言编写并行计算代码，以利用GPU的计算能力。

以下是使用GPU进行神经网络模拟的一般步骤：
1. 安装必要的软件 ：安装GPU驱动程序、CUDA工具包以及相关的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
2. 准备数据 ：将训练数据和测试数据加载到内存中，并进行必要的预处理，如归一化、划分批次等。
3. 定义神经网络模型 ：使用深度学习框架定义神经网络的结构，包括层数、神经元数量、激活函数等。
4. 配置GPU环境 ：在代码中指定使用GPU进行计算，例如在TensorFlow中可以使用 tf.device('/GPU:0') 来指定使用第一个GPU设备。
5. 训练模型 ：将数据输入到神经网络中进行训练，通过反向传播算法更新模型的参数。
6. 评估模型 ：使用测试数据评估训练好的模型的性能，计算准确率、损失函数等指标。

通过使用GPU，神经网络的训练速度可以得到显著提升，从而加快忆阻器计算机模拟的研究进程。

7. 现场可编程门阵列（FPGA）方法

将硬件架构部署在现场可编程门阵列（FPGA）上是忆阻器计算机模拟神经网络方法的第三种基本方式。FPGA是一种可编程的集成电路，用户可以根据自己的需求对其进行编程，实现特定的数字电路功能。

与GPU和CPU相比，FPGA具有更高的灵活性和可定制性。在神经网络应用中，FPGA可以根据神经网络的结构和算法进行定制化设计，实现高效的硬件加速。例如，可以针对特定的神经网络层（如卷积层、全连接层）设计专门的硬件电路，以提高计算效率。

使用FPGA进行神经网络模拟的一般步骤如下：
1. 选择FPGA开发板 ：根据需求选择合适的FPGA开发板，考虑因素包括FPGA芯片型号、资源规模、接口类型等。
2. 设计硬件电路 ：使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）设计神经网络的硬件电路，包括神经元的计算单元、数据存储单元、控制逻辑等。
3. 进行综合和布局布线 ：使用FPGA开发工具将硬件描述语言代码转换为FPGA可以识别的配置文件，并进行布局布线，将电路映射到FPGA的物理资源上。
4. 下载配置文件 ：将生成的配置文件下载到FPGA开发板上，使FPGA实现设计好的神经网络功能。
5. 测试和验证 ：使用测试数据对FPGA实现的神经网络进行测试和验证，检查其功能和性能是否符合预期。

FPGA在神经网络模拟中具有很大的优势，但也面临一些挑战，如开发周期长、设计复杂度高、资源管理困难等。因此，需要有专业的硬件设计知识和经验才能充分发挥FPGA的潜力。

8. 三种部署方式的比较

为了更直观地比较三种忆阻器计算机模拟神经网络方法的部署方式，下面给出一个表格：
| 部署方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 传统冯·诺依曼CPU架构（VNCA） | 易于实现，无需额外的硬件设备；软件生态丰富，有大量的开发工具和库可用 | 计算能力有限，并行处理效率低；训练速度慢 | 小规模神经网络的实验和验证；对计算资源要求不高的场景 |
| 图形处理单元（GPU） | 强大的并行计算能力，能显著加速神经网络训练；软件支持丰富，有成熟的深度学习框架 | 功耗较高；依赖特定的硬件厂商（如NVIDIA）；硬件成本相对较高 | 大规模神经网络的训练和推理；对计算速度要求较高的场景 |
| 现场可编程门阵列（FPGA） | 高度可定制，能根据神经网络结构优化硬件设计；低功耗，适合嵌入式应用 | 开发周期长，设计复杂度高；需要专业的硬件设计知识；开发工具和库相对较少 | 对功耗和性能有严格要求的嵌入式系统；特定神经网络算法的定制化实现 |

9. 忆阻器在网络安全中的应用前景

忆阻器作为一种新型的电子器件，在网络安全领域具有广阔的应用前景。以下是忆阻器在网络安全中的一些潜在应用：
- 入侵检测 ：如前文所述，神经网络可用于网络和主机的入侵检测。忆阻器计算机模拟的神经网络能够更高效地处理大规模的网络流量数据，快速识别异常行为和潜在的安全威胁。
- 数据加密 ：忆阻器的非线性特性和忆阻性可以用于设计新型的加密算法。例如，可以利用忆阻器的状态变化来生成随机数，用于加密密钥的生成，提高加密的安全性。
- 硬件安全 ：忆阻器可以作为硬件安全模块的一部分，用于实现安全存储、身份验证等功能。其非易失性和低功耗的特点使其在嵌入式设备的硬件安全方面具有很大的优势。
- 抗干扰能力 ：忆阻器的非线性区域具有一定的抗干扰能力，能够在复杂的电磁环境中保持稳定的性能，提高网络安全系统的可靠性。

10. 总结与展望

忆阻器作为一种具有独特特性的电子器件，为网络安全硬件的发展带来了新的机遇。通过模拟忆阻器计算机的神经网络方法，我们可以利用其并行计算能力和学习能力，提高网络威胁检测的性能和效率。

三种基本的部署方式（传统冯·诺依曼CPU架构、GPU和FPGA）各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际应用中，需要根据具体的需求和资源情况选择合适的部署方式。

随着对忆阻器材料和特性的研究不断深入，以及相关技术的不断发展，忆阻器在网络安全领域的应用将会越来越广泛。未来，我们有望看到基于忆阻器的高性能网络安全硬件系统的出现，为保障网络安全提供更强大的支持。

下面是一个mermaid格式流程图，展示了忆阻器计算机模拟神经网络方法的整体流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(选择部署方式):::process
    B -->|传统冯·诺依曼CPU架构| C(安装软件并配置环境):::process
    B -->|图形处理单元（GPU）| D(安装GPU驱动和相关库):::process
    B -->|现场可编程门阵列（FPGA）| E(选择FPGA开发板):::process
    C --> F(准备数据):::process
    D --> F
    E --> G(设计硬件电路):::process
    G --> H(综合和布局布线):::process
    H --> I(下载配置文件):::process
    F --> J(定义神经网络模型):::process
    I --> J
    J --> K(训练模型):::process
    K --> L(评估模型):::process
    L --> M([结束]):::startend

这个流程图展示了从选择部署方式到最终评估模型的整个过程，清晰地呈现了忆阻器计算机模拟神经网络方法的关键步骤。