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蜜蜂、螞蟻以及其他昆蟲(chóng)尋找食物以及保護(hù)自己領(lǐng)地產(chǎn)生的行動(dòng)軌跡，包含了復(fù)雜的P2P交流，卻沒(méi)有中心化的指令或者控制。昆蟲(chóng)會(huì)用許多從聲音到化學(xué)物質(zhì)的不同交流方式，從而將消息傳播給同類，對(duì)某個(gè)情況的信息進(jìn)行傳遞。
一旦該消息在蟲(chóng)群中進(jìn)行傳遞，并被其他個(gè)體所知曉，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)對(duì)此狀況負(fù)責(zé)的去中心化任務(wù)。只要通過(guò)蟲(chóng)群中一個(gè)個(gè)體的反應(yīng)，以及通過(guò)P2P的信息傳遞方式，整個(gè)環(huán)境可以在不需要一個(gè)中央頭領(lǐng)處理數(shù)據(jù)和發(fā)布命令的情況下，進(jìn)行應(yīng)對(duì)。這對(duì)習(xí)慣于層級(jí)管理的人來(lái)說(shuō)是一個(gè)陌生的概念，但是這對(duì)理解現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全理念卻是一個(gè)關(guān)鍵的發(fā)展。
在過(guò)去幾年中，已經(jīng)發(fā)生了無(wú)數(shù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，還進(jìn)行了云端的遷移。在這個(gè)轉(zhuǎn)變下，引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云協(xié)同設(shè)備的爆炸發(fā)展。這些云協(xié)同設(shè)備的功能包括從個(gè)人數(shù)字助手到家用設(shè)備，并且有了一個(gè)新名詞“物聯(lián)網(wǎng)”。
“群體智能(swarm intelligence)”這個(gè)詞在1989年由Gerardo Beni和Jing Wang提出，基于建立在自我組織和去中心化系統(tǒng)的人工智能模型上。之后在2019年，英國(guó)格拉斯哥卡里多尼亞大學(xué)和巴基斯坦的伊斯蘭堡通信衛(wèi)星大學(xué)的研究人員，設(shè)計(jì)了一種理論上能夠幫助互聯(lián)網(wǎng)與云資源抵御攻擊的模型。這種方式在IEEE的中國(guó)會(huì)議上進(jìn)行展現(xiàn)，基于人工蜂群算法(artificial bee colony, ABC)與隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(random neural network, RNN)。
ABC算法是一種群體智能模型，通過(guò)AI模擬蜜蜂的搜索行為，然后將這一理念用于解決現(xiàn)實(shí)世界的計(jì)算問(wèn)題 ，從而降低物聯(lián)網(wǎng)云風(fēng)險(xiǎn)。而要實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)，就需要將RNN通過(guò)基于人體大腦 中生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，應(yīng)用于ABC模型(RNN-ABC)。
“在這份論文中，提出了一種基于異常行為的入侵檢測(cè)機(jī)制，能夠保護(hù)敏感信息并檢測(cè)新型網(wǎng)絡(luò)攻擊。”研究人員在論文中提到，“人工蜂群算法被用于訓(xùn)練隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)?！?/p>
研究人員基于ABC和RNN訓(xùn)練他們的入侵檢測(cè)模型;他們使用數(shù)據(jù)組包含了大量的互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練和分析建立算法檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊。在準(zhǔn)備好他們的RNN-ABC模型后，研究人員進(jìn)行了一系列的評(píng)估，通過(guò)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊情況并量化結(jié)果，來(lái)評(píng)估模型的性能。
研究表明，這種方式能夠有效識(shí)別新的攻擊，準(zhǔn)確率高達(dá)91.65%。研究人員還發(fā)現(xiàn)，模型的準(zhǔn)確率會(huì)隨著“蜂群”的ABC群體智能規(guī)模的增大而上升。因此，“人工蜜蜂”數(shù)量的提升會(huì)使整體解決方案的可信度。隨著在互聯(lián)網(wǎng)上以及接入云端的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的提升，讓更多設(shè)備成為“蜂群”的一員對(duì)潛在威脅進(jìn)行識(shí)別，能夠最終降低風(fēng)險(xiǎn)。
那么，我們能如何將這些信息結(jié)合到一起?
首先，也是最重要的，群體智能需要足夠大的群體規(guī)模，可以讓設(shè)備相互之間進(jìn)行相關(guān)信息的傳輸和處理，而不只是進(jìn)行流量交互。隨著越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只是有一些簡(jiǎn)單的行為模型，這種方式逐漸可行。
第二，我們需要一種mesh模式的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，為設(shè)備相互之間交互和提供信息，以及為ABC-RNN提供信息，建立一個(gè)可靠的方式。這種大規(guī)模P2P協(xié)議暫時(shí)還不存在。
第三，ABC-RNN模型需要規(guī)則、策略以及輸出內(nèi)容，使所有的發(fā)現(xiàn)以一種人類可讀、可以進(jìn)行操作的結(jié)果進(jìn)行輸出，同時(shí)也要能形成機(jī)器對(duì)機(jī)器的自動(dòng)化能力。像STIX和TAXII這樣的技術(shù)已經(jīng)有能力解決這個(gè)問(wèn)題，但是卻缺乏應(yīng)對(duì)大規(guī)模P2P交互的能力。
最后，就是云安全。模型數(shù)據(jù)必須是可信、準(zhǔn)確的，否則整個(gè)系統(tǒng)都會(huì)被濫用。
群體智能的目的是通過(guò)一種非傳統(tǒng)的方式創(chuàng)建一種發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊的新方式。這種創(chuàng)新且相當(dāng)可靠的方式，是相比于傳統(tǒng)防御模式，云環(huán)境更需要的安全能力。在對(duì)云端進(jìn)行防護(hù)的時(shí)候，有時(shí)候可能需要跳出原有思維進(jìn)行分析，群體智能只是一種潛在的方式；但是如果十年后再看，有可能群體智能是一種真實(shí)有效的云與物聯(lián)網(wǎng)的安全防護(hù)手段。
點(diǎn)評(píng)
網(wǎng)絡(luò)，network，詞源來(lái)自于net，最早即是蜘蛛編制的網(wǎng)。這樣來(lái)看，我們的網(wǎng)絡(luò)世界說(shuō)是建立在昆蟲(chóng)的行為之上，也不為過(guò)。群體智能的理念也同樣來(lái)自于了昆蟲(chóng)的行為，通過(guò)去中心化的個(gè)體通信與響應(yīng)，可以極大避免過(guò)于依賴某個(gè)“中心”的問(wèn)題，能夠讓本應(yīng)“被保護(hù)”的群體，自身也作為安全能力供應(yīng)的一環(huán)。這種技術(shù)一旦成熟，對(duì)未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)的數(shù)字場(chǎng)景，將極大提升整體安全能力，同時(shí)又將安全能力細(xì)致到每個(gè)節(jié)點(diǎn)。
本文題目：提升網(wǎng)絡(luò)與設(shè)備安全的新方向：群體智能
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