64、基于梯度的安全新型分类器用于有效分类

基于梯度的安全新型分类器用于有效分类

1. 系统概述

在云环境和机器学习算法不断发展的背景下，我们构建了一个强大、可靠且灵活的异常检测模型。该模型的系统框架主要包含客户端、可信权威机构（Trusted Authority，TA）和计算引擎（Computation Engine，CE）这几个部分，其中TA和CE部署在云端。

组件	主要功能
可信权威机构（TA）	验证客户端身份；颁发用于加密的公钥；对信息进行解码；将特征化结果返回给客户端
计算引擎（CE）	进行特征选择；执行分类（异常识别）；返回分析报告

客户端向TA请求公钥，使用公钥对数据进行加密后发送到云端。TA根据客户端提供的凭证（用户名和密码）批准客户端，并颁发公钥（Pp）。客户端用Pp密钥编码信息并发送给TA，同时为异常检测向TA发出请求。TA接收到客户端的加密信息后，使用私钥（Pr）进行解码，然后将信息发送给CE。CE利用递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）算法确定最佳特征数量，以提高分类准确性，显著降低算法开销。最后，通过LightGBM、XGBoost和决策树分类算法进行异常定位，并将结果通过TA返回给客户端。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(客户端):::process -->|请求公钥| B(可信权威机构 - TA):::process
    B -->|颁发公钥Pp| A
    A -->|加密数据| B
    A -->|异常检测请求| B
    B -->|解码| C(计算引擎 - CE):::process
    C -->|特征选择、分类| C
    C -->|结果| B
    B -->|返回结果| A

2. 隐私保护与RSA算法

为了确保云端数据的隐私和安全，我们采用了RSA算法。在RSA密钥生成过程中，公钥是通过随机组合两个质数（p和q）生成的整数。使用公钥对初始信息进行全面加密，而解密则通过私钥完成，TA负责管理这两个密钥。

以下是RSA密钥生成算法：

Algorithm 1: Key Generation Using RSA Algorithm
Start
Pick two large prime numbers, p and q.
n = p × q
φ(n) = (p −1) · (q −1)
e = random value, such that 1 < e < φ(n)
Determine d = e−1 mod φ(n).
Public key = (e, n), i.e., e is a public key;
Private key = (d);
Stop

3. 特征选择

特征选择在多个领域（如临床、科学、金融、制造、图像处理等）中变得至关重要，它是分类任务的重要组成部分。RFE算法结合逻辑回归策略，根据特征的排名选择最佳特征并消除最差特征。

逻辑回归通过以下公式确定特征的排名：
[
\frac{P(Y)}{1 + P(Y)} = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_nx_n
]
其中，$Y$是目标（因变量），$x_1, x_2, \cdots, x_n$是特征（自变量），$\beta_0$是常量值，$\beta_1, \cdots, \beta_n$是系数值。

每个特征的概率排名值可以通过以下公式计算：
[
P = \frac{1}{1 + e^{(-\beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_nx_n)}}
]

在特征选择过程中，所有特征列在特征集（FS）中，具有排名属性的特征列在特征排名集（FR）中。选择排名最高的特征作为最佳特征，消除排名最低的特征，然后将选择的特征提供给LightGBM、XGBoost和决策树算法进行异常检测。

4. LightGBM算法检测

LightGBM是一种梯度提升结构，属于基于树的学习策略。由于其计算速度快且所需内存少，因此被称为“轻量级”。它利用选择的特征进行分类，以下是LightGBM算法的主要参数：

参数	含义
number of leaves	每棵树的叶子总数
learn rate	算法的学习率
maximum_depth	算法的最大深度
boosting type	指定算法的类型
minimum data	叶节点的最小数据量
feature_fraction	特定特征占总特征数的比例

我们实现的参数值如下：

learning_rate = 0.003
boosting_types = ‘gbdt’
objective_function = ‘binary’
metric = ‘binary_logloss’
sub_features = 0.5
no.of_leaves = 70
min_data = 50
max_depth = 70

LightGBM算法的代码如下：

Algorithm 2: LightGBM
Input: T = training data
Input: F = no.of iterations
Input: u = big gradient data sampling ratio
Input: v = small gradient data sampling ratio
Input: loss_fn = loss function, L_weak = weak learner
Model ←{}, factr ←(1-u)/v
topn ←u × len(T), randn ←v × len(T)
for i = 1 to F do
    pred ←Model.predict(T)
    k ←loss_fn(T,pred)
    w ←{1,1,…}
    sort ←GetSortedIndices(abs(k))
    topset ←sorted[1:topn]
    randset ←RandomPick(sorted[topn:len(T)],randn)
    usedset ←topset + randset
    z[randset] = factr
    newml ←L_weak(T[usedset],-k[usedset],z[usedset])
    Model.append(newml)

5. XGBoost算法异常检测

XGBoost是一种机器学习算法，属于梯度提升算法，它根据选择的特征对数据集进行分割，以进行分类或预测。其主要思想是先训练多个决策树，然后将它们的预测结果相加得到最终预测。

XGBoost算法的执行步骤如下：
1. 树的生长 ：采用按叶子生长的原则，在不同层次采用不同方法，有助于保持树之间的平衡并规范训练方法。
2. 最佳分割选择 ：这是算法过程中的一项具有挑战性的任务。XGBoost使用贪心算法在排序数据上寻找最佳分割，并通过直方图方法将特征组合成不同的集合，以减少算法复杂度并提高训练速度。确定最佳分割的步骤如下：
1. 从先前观察的数据中估计初始值（概率值）。
2. 计算残差（观测值与估计值的差值）。
3. 计算均方误差（MSE）：$MSE = \frac{(Observed value - Estimated value)^2}{n}$
4. 计算赔率比（事件计数与实际估计的比率）。
5. 从赔率比计算概率。
6. 使用以下关系确定最佳分割：$\sum_{i=1}^{n} \frac{Residual_i}{Probability_{x_i}}$，其中$x$是构建树的迭代次数。
7. 计算新的残差以构建第二棵树。
8. 对集合中的所有值重复上述步骤。
3. 稀疏输入处理 ：大多数数据是文本形式且具有稀疏性，XGBoost在分割操作中忽略稀疏值，仅考虑数据值，将缺失值视为0，并使用“max”和“min”模式处理数值特征，从而大大减少损失并提高训练过程。
4. 处理分类值 ：XGBoost本身没有特殊的操作来处理分类数据值，因此在将分类值输入算法之前，需要使用标签编码等方法进行编码。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(树生长):::process --> B(最佳分割选择):::process
    B --> C(稀疏输入处理):::process
    C --> D(处理分类值):::process

6. 实验评估与结果分析

使用标准的NSL - KDD数据集进行实验验证，该数据集包含42个特征。通过RFE算法选择最重要的特征，并使用LightGBM进行特征化。评估指标包括准确率、精确率和召回率。

• 准确率 ：准确率是成功预测值与总预测值的比率，计算公式为：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$，其中TP是真正例总数，TN是真负例总数，FP是假正例总数，FN是假负例总数。实验结果表明，LightGBM的分类准确率为0.998，XGBoost为0.989，决策树为0.976。当特征数量在10 - 90之间变化时，特征数量过少（如10个特征）时性能较低，特征数量为50时准确率最高。
• 精确率 ：精确率是正确正预测的百分比，计算公式为：$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$。LightGBM的精确率高于XGBoost和决策树分类器。当选择的特征数量大于50时，LightGBM的精确率为0.998，XGBoost为0.989，决策树为0.98，并且在剩余特征数量下精确率保持不变。
• 召回率 ：召回率是真正例与真正例和假负例之和的比率，计算公式为：$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$。LightGBM的召回率高于决策树分类器。当选择的特征数量超过50时，LightGBM的召回率为0.992，XGBoost为0.98，决策树为0.975，并且在剩余特征数量下召回率保持不变。

算法	准确率	精确率	召回率
LightGBM	0.998	0.998	0.992
XGBoost	0.989	0.989	0.98
决策树	0.976	0.98	0.975

通过比较LightGBM、XGBoost和决策树算法的性能，发现LightGBM在准确率、精确率和召回率方面表现略优于其他两种算法，因此LightGBM分类器在异常检测任务中表现更出色。

综上所述，我们提出的基于云环境和RFE特征选择的异常检测模型，结合LightGBM和XGBoost机器学习技术以及RSA隐私保护方法，在异常检测方面取得了良好的效果。未来，我们将进一步研究模型的超参数优化和数据采样技术，以解决潜在的内存问题等。

基于梯度的安全新型分类器用于有效分类

7. 模型的优势与特点

该异常检测模型具有多方面的优势和特点，使其在实际应用中具有较高的价值。

• 隐私保护 ：采用RSA算法对数据进行加密，确保了数据在传输和处理过程中的安全性和隐私性。客户端使用公钥加密数据，只有拥有私钥的TA才能进行解密，有效防止了数据泄露。
• 高效特征选择 ：RFE算法结合逻辑回归策略，能够从大量特征中选择出最关键的特征，减少了数据维度，提高了分类的准确性和效率，同时降低了算法的复杂度和开销。
• 多种算法结合 ：综合运用LightGBM、XGBoost和决策树算法进行异常检测，充分发挥了不同算法的优势。LightGBM计算速度快、内存占用少；XGBoost具有强大的分类和预测能力；决策树算法简单易懂，可解释性强。
• 适应性强 ：模型能够处理大规模数据和稀疏数据，并且可以通过调整参数适应不同的数据集和应用场景。

8. 实际应用场景

该异常检测模型在多个领域具有广泛的应用前景。

• 网络安全 ：可以用于检测网络中的异常流量和入侵行为，及时发现潜在的安全威胁，保护网络系统的安全。
• 金融领域 ：在金融交易中，能够识别异常的交易行为，如欺诈交易、洗钱等，帮助金融机构防范风险。
• 医疗保健 ：在医疗数据中，检测异常的生理指标和疾病症状，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
• 工业制造 ：用于监测工业生产过程中的异常情况，如设备故障、质量问题等，提高生产效率和产品质量。

9. 模型的局限性与改进方向

尽管该模型取得了较好的实验结果，但仍然存在一些局限性。

• 处理恶意ESP能力不足 ：模型目前无法有效应对恶意的边缘服务提供商（ESP），需要进一步研究和改进安全机制，增强模型的抗攻击能力。
• 超参数优化 ：模型的性能在一定程度上依赖于超参数的选择，目前的参数设置可能不是最优的。未来可以采用更先进的超参数优化算法，如贝叶斯优化、遗传算法等，以提高模型的性能。
• 数据采样技术 ：在处理大规模数据集时，数据采样技术可以提高模型的训练效率和泛化能力。可以研究和应用更合适的数据采样方法，如分层采样、欠采样和过采样等。

10. 总结与展望

本文提出的基于梯度的安全新型分类器，结合云环境、机器学习算法和RFE特征选择，构建了一个强大的异常检测模型。通过实验验证，该模型在准确率、精确率和召回率方面表现出色，尤其是LightGBM算法在异常检测任务中具有明显的优势。同时，采用RSA算法确保了数据的隐私和安全。

未来，我们将继续深入研究模型的优化和改进，包括超参数优化、数据采样技术和应对恶意攻击的安全机制等。通过不断地探索和创新，提高模型的性能和可靠性，使其能够更好地应用于实际场景，为各个领域的异常检测提供更有效的解决方案。

改进方向	具体措施
处理恶意ESP	研究和改进安全机制，增强模型的抗攻击能力
超参数优化	采用贝叶斯优化、遗传算法等先进算法
数据采样技术	应用分层采样、欠采样和过采样等方法

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(模型局限性):::process --> B(处理恶意ESP能力不足):::process
    A --> C(超参数优化问题):::process
    A --> D(数据采样技术待改进):::process
    B --> E(改进安全机制):::process
    C --> F(采用先进优化算法):::process
    D --> G(应用合适采样方法):::process