人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制研究

摘要：傳統(tǒng)的隱私保護(hù)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(dòng)性的特點(diǎn)。文章在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制展開了綜述，涵蓋基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)訪問控制、基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)、基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式隱私保護(hù)、基于差分隱私的AI算法以及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的隱私增強(qiáng)機(jī)制等多個(gè)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(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；動(dòng)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(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）31-0143-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)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(dòng)性也帶來(lái)了前所未有的隱私安全風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)手段難以完全應(yīng)對(duì)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(xiàng)最具變革性的技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(qiáng)有力的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)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(diǎn)探討人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)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(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn) [1] 。為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，深入解析其各項(xiàng)特性（如表1所示） 是不可或缺的一環(huán)，這對(duì)于構(gòu)建相應(yīng)的保護(hù)機(jī)制至關(guān)重要。

2 人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)優(yōu)勢(shì)

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。一方面，人工智能能夠高效處理海量數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)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(shí)監(jiān)測(cè)異常行為，快速識(shí)別潛在威脅，并及時(shí)采取防御措施。另一方面，人工智能能夠精準(zhǔn)地檢測(cè)威脅并智能化評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)流動(dòng)模式，識(shí)別異常行為，并根據(jù)威脅的嚴(yán)重程度采取相應(yīng)的保護(hù)措施[3]。

3 人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制

3.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)訪問控制機(jī)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(duì)原本靜態(tài)的訪問控制機(jī)制產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。而采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以構(gòu)建動(dòng)態(tài)訪問控制機(jī)制，此機(jī)制通過(guò)深入分析和實(shí)時(shí)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(dòng)態(tài)訪問控制的工作原理源于機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析用戶歷史行為、訪問時(shí)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(cè)用戶的訪問風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整訪問權(quán)限，其實(shí)現(xiàn)流程可見圖1。

具體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)辨識(shí)并預(yù)見用戶的瀏覽習(xí)慣，涉及瀏覽的頻次、時(shí)間、使用的設(shè)備種類等多個(gè)層面。在檢測(cè)到超出預(yù)定時(shí)間、地點(diǎn)范圍或頻率異常的訪問要求時(shí)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地調(diào)整權(quán)限控制，并在必要時(shí)中止未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試。同時(shí)，此機(jī)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(shí)施更為精細(xì)化的訪問控制。而自適應(yīng)能力是動(dòng)態(tài)訪問控制機(jī)制的核心所在。隨著數(shù)據(jù)量的不斷累積，機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)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(dòng)進(jìn)行調(diào)整。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，針對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的員工角色變動(dòng)、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(chǎng)景，這種特定的機(jī)制能發(fā)揮其特別的適用性。通過(guò)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和響應(yīng)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)訪問控制機(jī)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(dòng)態(tài)調(diào)整訪問權(quán)限，從而在保障數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，提升用戶體驗(yàn) [4] 。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)機(jī)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(biāo)。但面對(duì)不斷變化的攻擊手段，傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)手段顯得力不從心。而基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)機(jī)制，通過(guò)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(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私的全面保護(hù)。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(jìn)行增量訓(xùn)練，不斷更新模型參數(shù)，提高對(duì)未知攻擊的檢測(cè)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(dòng)提取復(fù)雜特征，識(shí)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(shí)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(shí)間序列特征，識(shí)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(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，能夠發(fā)掘并識(shí)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(dòng)。與基于既定規(guī)則和簽名的檢測(cè)方法不同，深度學(xué)習(xí)模型依靠對(duì)正常與異常行為數(shù)據(jù)的對(duì)比學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別出潛在的攻擊模式。這種技術(shù)手段可以大幅提升檢測(cè)工作的準(zhǔn)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(shì)更為顯著。深度學(xué)習(xí)技術(shù)也賦予入侵檢測(cè)系統(tǒng)更強(qiáng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。當(dāng)檢測(cè)到異常行為的情況時(shí)，該系統(tǒng)能夠迅速啟動(dòng)一系列防護(hù)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(shí)施額外的安全措施。并且因?yàn)樯疃葘W(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(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，不斷地對(duì)自身模型進(jìn)行改進(jìn)和更新，這使得其對(duì)新型攻擊能夠一直保持敏感性和防護(hù)功效。

3.3 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式隱私保護(hù)機(jī)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(xiǎn)。針對(duì)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(jìn)行分布式保護(hù)的隱私安全機(jī)制。此機(jī)制使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠在無(wú)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(guò)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(gè)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(jìn)行集中式的調(diào)整，而非對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)程中隱私遭受泄露的風(fēng)險(xiǎn)概率。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保障數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)和處理的前提下，通過(guò)多輪迭代優(yōu)化全局模型，實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)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(guò)程中的瓶頸問題，從而提升系統(tǒng)對(duì)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(wú)法分析并重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。該分布式隱私保護(hù)機(jī)制既可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性，也可以促進(jìn)資源的有效運(yùn)用，還可以實(shí)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(hù)問題提出了一套行之有效的應(yīng)對(duì)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(shí)保護(hù)用戶隱私是一個(gè)關(guān)鍵問題。差分隱私通過(guò)在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中增加噪聲，可有效確保個(gè)體數(shù)據(jù)的隱私。在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的背景下，差分隱私通過(guò)融入人工智能技術(shù)，可進(jìn)一步完善隱私保護(hù)機(jī)制，從而使其應(yīng)用范圍得到顯著拓展。

差分隱私通過(guò)向數(shù)據(jù)集中添加精心設(shè)計(jì)的噪聲，使得攻擊者難以根據(jù)輸出結(jié)果推斷出單個(gè)數(shù)據(jù)的真實(shí)值，從而保護(hù)用戶隱私[6]。在訓(xùn)練人工智能算法的過(guò)程中，可以利用這一特定的特性來(lái)保護(hù)涉及敏感信息的數(shù)據(jù)。在AI模型進(jìn)行知識(shí)累積與性能提升的過(guò)程中，采取了這一措施可保護(hù)用戶個(gè)人信息不被非法揭露或不當(dāng)利用。此外，差分隱私機(jī)制還能夠與聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)技術(shù)相融合，從而在分布式環(huán)境中進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的安全性。例如，在構(gòu)建一個(gè)涵蓋多個(gè)終端的智能城市交通管理平臺(tái)的過(guò)程中，分布在各處的傳感器可先通過(guò)差分隱私機(jī)制來(lái)保護(hù)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(guò)全局協(xié)作提升智能水平。但該方法在實(shí)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(hù)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(lái)的研究中進(jìn)行進(jìn)一步地分析。

3.5 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 的隱私增強(qiáng)機(jī)制

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，設(shè)計(jì)隱私保護(hù)機(jī)制需要兼顧數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)可用性。生成對(duì)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(hù)提供了新的思路。

GANs 用于隱私保護(hù)的方法一般為使用 GANs 生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布一致的合成數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，避免直接使用真實(shí)數(shù)據(jù)，從而降低隱私泄漏風(fēng)險(xiǎn)。具體而言，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)接近的合成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程中使用，可在保護(hù)原始數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，維持模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)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(cè)模型的訓(xùn)練，而無(wú)須使用實(shí)際的車輛數(shù)據(jù)。即便攻擊個(gè)體竊取了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，它們也無(wú)法重塑車輛的行進(jìn)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(duì)抗性攻擊，從而提升整體系統(tǒng)的防護(hù)水平。譬如，生成對(duì)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(hù)效果的對(duì)抗性樣本，在持續(xù)改進(jìn)生成器和判別器之間的對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程中，該系統(tǒng)能有效識(shí)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(jī)制顯得尤為關(guān)鍵，因其能同時(shí)確保隱私得到保護(hù)并提高系統(tǒng)的安全等級(jí)。

4 人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

未來(lái)，人工智能技術(shù)的集成將使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)更細(xì)粒度的隱私控制。用戶可根據(jù)自身需求，對(duì)每個(gè)設(shè)備及應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進(jìn)行調(diào)整，以使數(shù)據(jù)隱私保護(hù)更加個(gè)性化和精準(zhǔn)化，從而讓過(guò)度數(shù)據(jù)收集的現(xiàn)象有效減少。同時(shí)，技術(shù)的發(fā)展，將推動(dòng)人工智能驅(qū)動(dòng)的隱私保護(hù)機(jī)制更重視與國(guó)際法規(guī)和倫理標(biāo)準(zhǔn)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(hù)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(hù)的發(fā)展將不可避免地涉及與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)安全、人工智能和法律倫理等學(xué)科進(jìn)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(hù)機(jī)制[7]。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文綜述了人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制，包括動(dòng)態(tài)訪問控制、入侵檢測(cè)與響應(yīng)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等，這些機(jī)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(guò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)、動(dòng)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(duì)未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步研究更安全、更高效的人工智能算法，并加強(qiáng)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】