31、物理层安全中的机器学习应用

物理层安全中的机器学习应用

1. 引言

近年来，无线通信和传感系统及其应用数量急剧增加，这给无线通信和传感安全带来了新挑战，如复杂性提升和对更高可靠性的需求。基于人工智能（AI）的解决方案能够同时在多个维度优化众多参数，且复杂度较低，因此作为潜在解决方案，基于AI的无线通信受到了学术界和相关行业的研究关注。

AI是基于学习的算法的统称，很多时候AI、机器学习（ML）和深度学习（DL）这几个术语会被互换使用。AI旨在创造智能机器，ML是AI的一个子集，有助于开发由AI驱动的应用，而DL是ML的一个子类，它使用大量数据和先进算法来训练模型。

ML和DL算法在模型开发过程中，会通过经验改变参数并适应环境。这些开发好的模型能够在无需人工干预的情况下，根据给定输入生成输出。ML算法由于有大量数据以及不断的探索和利用交互，能够观察输入和输出之间的关系，智能决策和处理可以减少资源浪费，确保资源的有效利用。

一个ML（或DL）系统通常包含以下七个重要步骤：
1. 数据收集
2. 特征提取
3. 模型选择
4. 模型训练
5. 模型测试
6. 模型调优
7. 识别/预测/估计

在模型选择时，需要综合考虑数据样本、数据质量、性能要求、维度、复杂度、准确性、训练时间等因素，要在模型的通用性和准确性之间找到平衡。如果模型过度拟合训练数据，可能会将噪声和不必要的细节视为特征；如果跳过重要特征，则会导致欠拟合。通常，减少使用的参数数量可以防止过拟合，反之则可避免欠拟合。

2. ML算法

ML算法根据数据可用性和训练方法可分为四类：监督学习（SL）、无监督学习（USL）、半监督学习（semi - SL）和强化学习（RL）。当有大量先验数据时，SL、semi - SL和USL方法较为合适；而在缺乏历史数据时，RL技术可能更具优势。此外，还可以将两种或多种上述类别组合使用，形成混合技术。

2.1 监督学习

监督学习需要有包含观测值和观测值类别/标签的数据集。例如，观测值可以是接收到的信号向量，输出标签可以是合法/非法用户的判定。

这些模型在有标签的数据上进行训练，然后用于预测未来事件。训练过程涉及带有匹配标签的训练数据集，所选的学习算法通过训练过程生成一个函数，用于对未见过的观测值进行预测。经过足够的训练后，模型可以为任何新输入提供目标值。学习算法还可以将其输出与真实输出（即学习算法期望得到的输出）进行比较，检测错误并相应地调整自身。监督学习模型主要有两种类型：
- 回归 ：一般用于预测数量，如非法用户的数量。
- 分类 ：根据场景在不同类别之间进行判定。例如，对于给定的输入信号，分类算法可以决定用户是合法还是非法。

常见的监督学习技术包括K近邻、支持向量机（SVMs）、决策树、朴素贝叶斯分类器、神经网络（NNs）、卷积神经网络（CNNs）、长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNNs）。以下是一个决策树示例的mermaid流程图：

graph TD;
    A[数据] --> B[特征提取];
    B --> C[决策树];
    C --> D{RF impairments是否相似};
    D -- 是 --> E{信道是否相似};
    E -- 是 --> F[合法用户];
    E -- 否 --> G[非法用户];
    D -- 否 --> H{信道是否相似};
    H -- 是 --> I[合法用户];
    H -- 否 --> J[非法用户];

2.2 无监督学习

无监督学习对未分类/未标记的数据集进行分析，研究系统如何从未标记的数据中推断出一个函数来描述隐藏结构。系统不预先设定正确输出，而是通过检查数据，利用数据集推断隐藏结构。常见的无监督学习算法有主成分分析、自动编码器、K均值聚类、高斯混合模型、贝叶斯网络、条件随机场、自组织映射和生成对抗网络（GAN）。以下是一个用于安全的聚类示例：
| 聚类 | 用户类型 |
| ---- | ---- |
| 聚类1 | 非法用户 |
| 聚类2 | 合法用户 |

2.3 半监督学习

半监督学习是SL和USL的结合，通常使用大量未标记数据和少量标记数据，结合了两者的优点，同时避免了寻找大量标记数据的困难。它可以减少SL需要大量标记数据的缺点，适用于标记数据较少的物理层安全（PLS）场景，例如由于标记时间不足、数据可用性问题或安全考虑等情况。半监督学习类别包括转导SVM、生成模型、多视图算法和基于图的方法。

2.4 强化学习

强化学习通过奖励期望行为和惩罚不期望行为来进行学习。首先进行估计并得到输出，然后比较期望输出和实际输出之间的误差，根据误差大小给予奖励或惩罚。误差越大，惩罚越高，奖励越低；误差越小，惩罚越低，奖励越高。

强化学习的基本要素是试错搜索和延迟奖励，这类模型能够在给定情况下自动确定最优行为，以获得最佳结果。模型需要奖励输入来学习哪种行为是最佳的，这被称为强化信号。强化学习类别包括Q学习、Alpha - Go、时间差分学习、深度Q学习和时间差分学习。强化学习的基本结构可以用以下mermaid流程图表示：

graph LR;
    A[AGENT] --> B[行动];
    B --> C[ENVIRONMENT];
    C --> D[观测];
    D --> A;
    C --> E[奖励];
    E --> A;

3. DL算法

当面对大量高维数据时，ML算法可能会显得不足。DL是一种独特的学习算法，由于其多个隐藏层，能够处理大量多维复杂数据。与ML只使用一个隐藏层不同，DL使用多个隐藏层，这些隐藏层可以放大数据的内在特征，同时在每一层减少不必要的数据。这种方法对于需要同时估计多个问题的复杂情况非常有益，能够避免系统陷入盲目。此外，基于DL的算法可以从原始数据中收集信息，因此是解决复杂问题的潜在候选方案。常见的DL算法包括深度神经网络（DNNs）、CNN和LSTM，这些算法可用于解决复杂的PLS问题。

4. 多任务学习

在ML中，通常会专注于优化特定参数，如业务关键绩效指标得分或特定基准。为此，一般会训练单个模型或一组模型来执行任务，并对模型进行微调，直到性能收敛。然而，这种方式可能会忽略一些可以帮助我们表现得更好的信息，这些信息来自多个相关任务的训练信号。

多任务学习（MTL）通过在相关任务之间交换表示，提高模型在主要任务上的泛化能力。MTL已成功应用于自然语言处理、语音识别、计算机视觉和图像处理等广泛的ML应用中。MTL算法涉及多个损失函数的联合优化，对于不同的安全问题具有很大的潜力。例如，各种类型的攻击可能同时发生，并且它们之间可能存在关系，MTL可以通过基于不同问题优化其权重，联合解决多个问题。以下是一个MTL结构的示例：

graph LR;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(任务A):::process --> C(共享层1):::process;
    B(任务B):::process --> C;
    D(任务C):::process --> C;
    C --> E(共享层2):::process;
    E --> F(共享层3):::process;
    F --> G(任务A专用层1):::process;
    F --> H(任务B专用层1):::process;
    F --> I(任务C专用层1):::process;
    G --> J(任务A专用层2):::process;
    H --> K(任务B专用层2):::process;
    I --> L(任务C专用层2):::process;

5. 联邦学习

ML使用的数据集可能包含医院和银行等私有数据集，因此隐私是基于ML的解决方案中的一个关键问题。联邦学习（FL），也称为协作学习，在多个本地节点存储的本地数据集上训练ML算法，而无需显式交换数据样本，因此可以认为是安全的。其主要思想是在本地数据样本上训练本地模型，并定期在这些本地节点之间交换超参数，以生成所有节点共享的全局模型。FL有三种类型：

5.1 集中式学习

在集中式学习（CL）场景中，中央服务器协调算法的各个步骤，并在学习过程中协调所有参与节点。在CL中，所有可能的节点都必须向单个实体发送更新，因此可能会出现服务器瓶颈。为了防止这种情况，服务器负责在训练过程开始时选择节点，并聚合接收到的模型更新。

5.2 分布式学习

在分布式学习中，节点能够自行协调以获得全局模型。这种配置可以防止单点故障，因为模型更改仅在联网节点之间共享，无需中央服务器的协调。然而，学习过程的性能可能会受到网络拓扑的影响。

5.3 异构学习

越来越多的多样化应用涉及大量异构客户端，而目前大多数FL技术假设本地模型与全局模型具有相同的全局架构。最近开发的HeteroFL框架旨在解决具有广泛计算和通信能力的异构客户端问题，它允许训练具有不断变化的计算和非独立同分布数据复杂度的异构本地模型，同时提供一个准确的全局推理模型。

6. 生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）由Ian Goodfellow及其同事提出，其主要概念是通过一个判别器进行间接训练，判别器是另一个用于判断输入真实性的神经网络。这意味着生成器的训练目标是欺骗判别器，而不是最小化与特定图像的距离，因此模型能够以无监督学习的方式进行学习。

GAN可以根据对实际数据的训练经验创建合成数据。其过程如下：首先，将随机噪声作为输入提供给GAN生成器，生成第一个数据集；然后，在判别器中将生成的数据与真实数据集进行比较，并迭代更新生成器的权重。这些过程会根据生成数据的质量和复杂度重复进行，直到生成的数据与真实数据集相似。

6.1 GAN在安全防御中的应用

• 隐藏敏感信息 ：公司和政府机构通常持有高度敏感的材料，如医院的患者数据和银行的财务信息。如果将这些安全数据与研究人员或分析师共享，可能会提供有价值的见解。训练良好的GAN可以生成新数据来代表原始数据，从而保护原始数据的安全，同时生成的数据很可能反映与原始数据相同的趋势和见解。
• 网络入侵和恶意软件检测 ：网络入侵会攻击和破坏计算机的安全系统，导致信息泄露、篡改和数据破坏等后果。入侵检测系统（IDS）可以监控网络并检测恶意活动。基于GAN的模型是开发IDS的一个很好选择，通过学习正常数据的特征，GAN可用于入侵检测。研究人员也使用GAN来检测恶意软件，例如Defense - GAN可以训练来模拟未受干扰图像的分布，可用于防御各种攻击方法，同时改进现有的防御策略。
• 安全图像隐写术 ：隐写术是一种将秘密信息隐藏在图像中的方法，用于隐藏数据的图像称为封面图像，嵌入隐藏消息的图像称为隐写图像。与密码学不同，隐写术试图隐藏信息的存在。GAN可以用于安全图像隐写术，通过生成与真实图像相似的合成图像来隐藏秘密信息。

然而，GAN也可能被黑客利用来生成新的威胁，例如生成的数据集可用于欺骗合法用户。因此，需要从安全和攻击两个角度对GAN进行深入研究。

7. 不同学习算法对比总结

为了更清晰地了解各种学习算法的特点，我们将其进行对比总结，如下表所示：
| 算法类型 | 数据要求 | 主要应用场景 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 监督学习（SL） | 需要大量有标签数据 | 回归预测、分类判定，如预测非法用户数量、判断用户合法性 | 可准确预测和分类，能根据真实输出调整模型 | 需要大量标记数据，标记成本高 |
| 无监督学习（USL） | 未分类/未标记数据 | 发现数据隐藏结构，如聚类区分合法与非法用户 | 无需标记数据，可探索数据潜在模式 | 结果解释较困难，难以评估模型效果 |
| 半监督学习（semi - SL） | 大量未标记数据和少量标记数据 | 标记数据较少的PLS场景 | 结合SL和USL优点，减少标记数据需求 | 算法复杂度相对较高 |
| 强化学习（RL） | 无特定数据要求，通过奖励反馈学习 | 自动确定最优行为，如在特定场景中获取最佳结果 | 能在动态环境中学习最优策略 | 训练时间长，对奖励设计要求高 |
| 深度学习（DL） | 大量多维复杂数据 | 解决复杂PLS问题，如处理高维数据 | 能处理复杂数据，从原始数据中提取特征 | 计算资源需求大，模型解释性差 |
| 多任务学习（MTL） | 多个相关任务的训练信号 | 多个相关任务联合优化，如同时处理多种攻击 | 提高模型泛化能力，利用多任务信息 | 任务关系协调较复杂 |
| 联邦学习（FL） | 本地节点存储的本地数据集 | 保护隐私的模型训练，如使用医院、银行私有数据 | 无需交换数据样本，保护隐私 | 通信开销大，对网络要求高 |
| 生成对抗网络（GAN） | 真实数据集 | 生成合成数据，用于安全防御和攻击模拟 | 可生成新数据，探索潜在攻击 | 可能被黑客利用生成新威胁，训练不稳定 |

8. 学习算法在物理层安全中的应用流程

在物理层安全（PLS）中应用这些学习算法，通常遵循以下流程：
1. 问题定义 ：明确需要解决的PLS问题，如检测非法用户、防御网络入侵等。
2. 数据收集 ：根据问题收集相关数据，可能包括接收到的信号向量、用户行为数据等。如果是监督学习或半监督学习，还需要对部分数据进行标记。
3. 特征提取 ：基于算法和领域知识，从收集的数据中提取有代表性的特征，以减少数据维度和复杂度。
4. 算法选择 ：根据数据特点、问题类型和性能要求，选择合适的学习算法。例如，如果有大量标记数据，可选择监督学习；如果数据未标记，可考虑无监督学习。
5. 模型训练 ：使用选择的算法和提取的特征对模型进行训练，调整模型参数以优化性能。
6. 模型评估 ：使用测试数据集评估训练好的模型性能，检查模型的准确性、召回率、F1值等指标。
7. 模型优化 ：根据评估结果，对模型进行优化，如调整算法参数、增加训练数据等。
8. 部署应用 ：将优化后的模型部署到实际系统中，用于解决PLS问题，并持续监测和更新模型。

以下是该应用流程的mermaid流程图：

graph LR;
    A[问题定义] --> B[数据收集];
    B --> C[特征提取];
    C --> D[算法选择];
    D --> E[模型训练];
    E --> F[模型评估];
    F --> G{评估结果是否满意};
    G -- 是 --> H[部署应用];
    G -- 否 --> I[模型优化];
    I --> E;

9. 未来发展趋势

随着无线通信和传感系统的不断发展，物理层安全面临着更多的挑战和机遇，学习算法在其中的应用也将呈现以下发展趋势：
- 融合多种算法 ：单一的学习算法可能无法满足复杂的安全需求，未来将更多地融合多种算法，发挥各自的优势。例如，将监督学习和强化学习结合，在有标记数据的基础上，通过强化学习不断优化模型在动态环境中的性能。
- 处理更复杂的数据 ：随着物联网、5G及未来通信技术的发展，数据的维度和复杂度将不断增加。学习算法需要具备更强的处理能力，能够从海量、高维、异构的数据中提取有价值的信息。
- 实时性和自适应能力提升 ：在实际应用中，安全威胁可能随时发生变化，学习算法需要具备实时处理和自适应调整的能力，能够快速响应新的安全挑战。
- 隐私保护和安全增强 ：随着数据隐私和安全问题的日益重要，学习算法将更加注重隐私保护和安全增强。例如，联邦学习将得到更广泛的应用，同时也需要开发新的算法来防止GAN等技术被恶意利用。
- 跨领域应用拓展 ：学习算法在物理层安全中的应用将不仅仅局限于通信领域，还将拓展到其他相关领域，如工业控制、智能交通等，实现更广泛的安全保障。

10. 总结

学习算法在物理层安全中具有重要的应用价值，能够帮助我们解决无线通信和传感系统中的各种安全问题。不同的学习算法，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习、多任务学习、联邦学习和生成对抗网络，各有其特点和适用场景。通过合理选择和应用这些算法，并结合实际问题进行优化和改进，我们可以提高物理层安全的性能和可靠性。

同时，随着技术的不断发展，学习算法在物理层安全中的应用也将不断创新和拓展。我们需要关注未来的发展趋势，积极探索新的算法和应用模式，以应对日益复杂的安全挑战，为无线通信和传感系统的安全运行提供有力保障。