Đồ án tốt nghiệp công nghệ kỹ thuật máy tính nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh nhắm vào học liên kết trong điện toán biên cho hệ thống iot

Đồ án nghiên cứu tốt nghiệp công nghệ kỹ thuật máy tính nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho

• Tác giả: Chung Trieu Long
• Người hướng dẫn: Pgs. Ts. Vo Minh Huan
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh nhằm vào học liên kết trong điện toán biên cho hệ thống IoT
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. TỔNG QUAN
• 1.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. MỤC TIÊU
• 1.5. BỐ CỤC ĐỒ ÁN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
• 2.1. HỌC TẬP LIÊN KẾT – FEDERATED LEARNING
• 2.1.1. Quá trình học tập liên kết
• 2.2. THƯ VIỆN FLOWER
• 2.2.1. Một framework thống nhất quá trình học liên kết, phân tích và đánh giá
• 2.2.2. Khả năng mở rộng
• 2.2.3. Không phụ thuộc vào framework học máy
• 2.2.4. Hỗ trợ đa dạng thiết bị
• 2.2.5. Hỗ trợ từ lĩnh vực nghiên cứu đến sản xuất
• 2.2.6. Độc lập nền tảng
• 2.2.7. Dễ sử dụng
• 2.3. Board Raspberry Pi 4
• 2.4. TẤN CÔNG ĐẦU ĐỘC
• 2.4.1. Tấn công đầu độc trong học máy và IoT
• 2.4.2. Tấn công chủ động trong học tập liên kết
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI
• 3.1. THIẾT KẾ THỬ NGHIỆM
• 3.2. THUẬT TOÁN TẤN CÔNG TẠO DỮ LIỆU ĐỘC HẠI
• 3.2.1. Tạo Dữ Liệu Độc Hại bằng GAN
• 3.2.2. Xây Dựng Tấn Công
• 3.3. CÁC BƯỚC TIẾN HÀNH THỬ NGHIỆM
• 4. CHƯƠNG 4: KIỂM TRA KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. ĐÁNH GIÁ THỬ NGHIỆM
• 4.1.1. Tập dữ liệu và mục đích đánh giá
• 4.1.2. Hiệu quả của mô hình tạo dữ liệu
• 4.1.3. Hiệu suất của cuộc tấn công đầu độc
• 4.1.4. Khảo sát trên phần cứng
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. KẾT LUẬN
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu tập trung vào tấn công mạng đối nghịch trong điện toán biên cho IoT, đặc biệt là phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) nhằm vào học liên kết. Học liên kết (Federated Learning - FL) là một phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô, đảm bảo quyền riêng tư. Tuy nhiên, các hệ thống FL vẫn dễ bị tấn công, đặc biệt là tấn công đầu độc dữ liệu và tấn công đầu độc mô hình. Nghiên cứu này đề xuất phương pháp PoisonGAN để tạo dữ liệu độc hại và đánh giá hiệu quả của nó trong hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT như Raspberry Pi.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một framework điện toán biên thông minh sử dụng học liên kết để giải quyết các thách thức bảo mật trong IoT. Nghiên cứu tập trung vào tấn công đầu độc trong môi trường edge computing, đặc biệt là việc sử dụng GAN để tạo dữ liệu độc hại nhằm làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong FL. Hai đóng góp chính là phương pháp Data_Gen để tạo dữ liệu độc hại và mô hình PoisonGAN để thực hiện tấn công đầu độc.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân tích - tổng hợp thông tin, mô phỏng, và thử nghiệm phần cứng thực tế. Các thử nghiệm được thực hiện trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi, với framework FLOWER để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN.

II. Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu dựa trên các khái niệm cơ bản về học liên kết, mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), và tấn công đầu độc. Học liên kết là phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. GAN là mạng thần kinh gồm hai phần: Generator (bộ tạo dữ liệu) và Discriminator (bộ phân biệt), được sử dụng để tạo dữ liệu giả mạo. Tấn công đầu độc là phương pháp tấn công trong đó kẻ tấn công thay đổi dữ liệu hoặc mô hình để làm suy giảm hiệu suất của hệ thống.

2.1. Học tập liên kết

Học tập liên kết là phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Quá trình học liên kết bao gồm các bước: khởi tạo mô hình toàn cục, gửi mô hình đến các thiết bị biên, đào tạo mô hình cục bộ, và gửi lại bản cập nhật mô hình cho máy chủ. Phương pháp này đảm bảo quyền riêng tư nhưng vẫn dễ bị tấn công, đặc biệt là tấn công đầu độc.

2.2. Mạng đối nghịch tạo sinh GAN

GAN là mạng thần kinh gồm hai phần: Generator (bộ tạo dữ liệu) và Discriminator (bộ phân biệt). Generator tạo dữ liệu giả mạo, trong khi Discriminator phân biệt dữ liệu thật và giả. GAN được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ tạo dữ liệu, đặc biệt là tạo hình ảnh. Trong nghiên cứu này, GAN được sử dụng để tạo dữ liệu độc hại nhằm thực hiện tấn công đầu độc trong hệ thống FL.

III. Thiết kế và triển khai

Nghiên cứu thiết kế một hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi và framework FLOWER để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN. Các bước triển khai bao gồm: thiết lập môi trường thử nghiệm, tạo dữ liệu độc hại bằng GAN, và thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL.

3.1. Thiết kế thử nghiệm

Hệ thống thử nghiệm được thiết lập với một số lượng hạn chế các Client (Raspberry Pi) tham gia vào hệ thống FL. Framework FLOWER được sử dụng để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN.

3.2. Thuật toán tấn công tạo dữ liệu độc hại

Phương pháp Data_Gen được sử dụng để tạo dữ liệu độc hại bằng GAN. PoisonGAN là mô hình tấn công đầu độc được đề xuất, sử dụng dữ liệu độc hại để làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong FL. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN trong hệ thống FL.

IV. Kiểm tra kết quả và đánh giá

Kết quả thực nghiệm cho thấy PoisonGAN có hiệu quả trong việc làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong hệ thống FL. Các chỉ số đánh giá bao gồm độ chính xác của mô hình và mức độ lật nhãn. Kết quả cũng cho thấy mức tiêu thụ tài nguyên của hệ thống trong quá trình thực hiện tấn công.

4.1. Đánh giá thử nghiệm

Các thử nghiệm được thực hiện trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi. Kết quả cho thấy PoisonGAN có hiệu quả trong việc làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục. Độ chính xác của mô hình giảm đáng kể sau khi thực hiện tấn công đầu độc.

4.2. Khảo sát trên phần cứng

Kết quả khảo sát cho thấy mức tiêu thụ tài nguyên của hệ thống trong quá trình thực hiện tấn công. Raspberry Pi có khả năng xử lý các tác vụ học liên kết và tấn công đầu độc một cách hiệu quả, mặc dù tài nguyên bị hạn chế.

V. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của PoisonGAN trong việc thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình tấn công này có thể làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải tiến phương pháp tấn công và mở rộng quy mô thử nghiệm.

5.1. Kết luận

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của PoisonGAN trong việc thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình tấn công này có thể làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục.

5.2. Hướng phát triển

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải tiến phương pháp tấn công, mở rộng quy mô thử nghiệm, và nghiên cứu các phương pháp bảo vệ hệ thống FL khỏi các cuộc tấn công đầu độc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Giới thiệu về tình hình nghiên cứu thực tế, mục tiêu của đề tài cũng như bố cục của đồ án. − CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Mô tả về các thiết bị, công cụ hỗ trợ, phương pháp nghiên cứu và thiết kế của đề tài. − CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI Mô tả kiến trúc tổng quan, quy trình triển khai và các thuật toán được sử dụng trong hệ thống. − CHƯƠNG 4: KIỂM TRA KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ Trình bày kết quả của quá trình thiết kế và đưa ra nhận xét dựa trên yêu cầu thiết kế.

− CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đưa ra những nhận xét về kết quả đạt được dựa trên mục tiêu của đồ án từ đó đưa ra hướng phát triển để giải quyết các vấn đề, hướng mở rộng quy mô đồ án. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT 2.1 HỌC TẬP LIÊN KẾT – FEDERATED LEARNING Học tập liên kết chỉ đơn giản là đảo ngược cách tiếp cận của học máy cổ điển. Nó cho phép học máy trên dữ liệu phân tán bằng cách di chuyển quá trình huấn luyện đến dữ liệu, thay vì chuyển dữ liệu đến quá trình huấn luyện. • Học (máy) tập trung: di chuyển dữ liệu vào tính toán.

• Học (máy) liên kết: di chuyển tính toán vào dữ liệu.1 Học tập liên kết trong hệ thống edge computing [23] Bằng cách này, nó cho phép sử dụng máy học (và các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu khác) trong những lĩnh vực mà trước đây không thể thực hiện được. Giờ đây chúng ta có thể đào tạo các mô hình AI y tế bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bệnh viện khác nhau. Chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng mới nâng cao quyền riêng tư (chẳng hạn như nhắn tin an toàn) có AI tích hợp tốt hơn so với các lựa chọn thay thế không nâng cao quyền riêng tư. Khi triển khai học tập liên kết, người ta phát hiện ra ngày càng nhiều lĩnh vực có thể được đổi mới vì giờ đây chúng có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu mà trước đây không thể truy cập được.1 Quá trình học tập liên kết • Quá trình thứ nhất: Khởi tạo mô hình toàn cục Đầu tiên khởi tạo mô hình trên máy chủ.

Điều này hoàn toàn giống với phương pháp học tập trung cổ điển: khởi tạo các tham số mô hình một cách ngẫu nhiên hoặc từ một điểm kiểm tra đã lưu trước đó.2 Khởi tạo mô hình toàn cục [34] • Quá trình thứ hai: Gửi mô hình tới một số client/thiết bị biên được kết nối (nút Client) Tiếp theo, gửi các tham số của mô hình toàn cục đến các nút Client được kết nối (các thiết bị biên như điện thoại thông minh hoặc máy chủ đặt tại các tổ chức). Điều này nhằm đảm bảo rằng mỗi nút tham gia bắt đầu quá trình huấn luyện cục bộ của chúng bằng cách sử dụng cùng các tham số mô hình với nhau. Thông thường chỉ sử dụng một vài nút được kết nối thay vì tất cả các nút. Lý do cho điều này là trong thực tế tất cả các nút Client sẽ không hoàn toàn tham gia vào quá trình huấn luyện do một số lý do liên quan đến kết nối mạng hoặc là quyết định ở phía Client chẳng hạn như tạm ngưng quá trình khi chưa thu thập đủ dữ liệu huấn luyện, không đủ tài nguyên,… 7 Hình 2.3 Gửi mô hình toàn cục [34] • Quá trình thứ ba: Huấn luyện mô hình cục bộ trên dữ liệu của từng Client/thiết bị biên (nút Client) Bây giờ tất cả các nút Client (đã chọn) đều có phiên bản mới nhất của các tham số mô hình toàn cục, chúng sẽ bắt đầu quá trình đào tạo cục bộ.

Họ sử dụng tập dữ liệu cục bộ của riêng mình để đào tạo mô hình cục bộ của riêng họ. Họ không huấn luyện mô hình cho đến khi hội tụ hoàn toàn mà chỉ huấn luyện trong một thời gian ngắn. Điều này có thể chỉ là một vài epoch trên dữ liệu cục bộ hoặc thậm chí chỉ là một vài steps (mini-batchs).4 Đào tạo về dữ liệu cục bộ [34] 8 • Quá trình thứ tư: Gửi lại bản cập nhật mô hình cho máy chủ Sau khi đào tạo cục bộ, mỗi nút máy khách có một phiên bản hơi khác của các tham số mô hình mà chúng nhận được ban đầu. Các tham số đều khác nhau vì mỗi nút máy khách có các mẫu khác nhau trong tập dữ liệu cục bộ của nó.

Sau đó, các nút máy khách sẽ gửi các bản cập nhật mô hình đó trở lại máy chủ. Bản cập nhật mô hình mà họ gửi có thể là tham số mô hình đầy đủ hoặc chỉ là độ dốc được tích lũy trong quá trình đào tạo cục bộ.5 Gửi thông tin cập nhật về mô hình [34] • Quá trình thứ năm: Tổng hợp các cập nhật mô hình thành mô hình toàn cục mới Máy chủ nhận được cập nhật mô hình từ các nút Client đã chọn. Nếu nó chọn 100 nút Client thì hiện tại nó có 100 phiên bản hơi khác nhau của mô hình toàn cục ban đầu, mỗi phiên bản được huấn luyện trên dữ liệu cục bộ của mỗi client. Để có được một mô hình duy nhất, chúng tôi phải kết hợp tất cả các bản cập nhật mô hình mà chúng tôi nhận được từ các nút máy khách.

Quá trình này được gọi là tổng hợp và có nhiều cách khác nhau để thực hiện việc đó. Cách cơ bản nhất để thực hiện điều đó được gọi là tính trung bình liên kết - Federated Averaging (McMahan et al., 2016) thường được viết tắt là FedAvg. FedAvg lấy 100 bản cập nhật mô hình và tính trung bình chúng. Nói chính xác hơn, cần trung bình có trọng số của các bản cập nhật mô hình, được tính theo số lượng mẫu mà mỗi Client sử dụng để đào tạo.

Trọng số rất quan trọng để đảm bảo rằng mỗi mẫu dữ liệu có cùng “tác động” đến mô hình toàn cục thu được. Nếu một Client có 10 mẫu và Client khác 9 có 100 mẫu nếu không tính trung bình có trọng số mỗi mẫu trong số 10 mẫu sẽ ảnh hưởng đến mô hình toàn cục gấp 10 lần so với mỗi mẫu trong số 100 mẫu.6 Cập nhật mô hình tổng hợp [34] • Quá trình lặp lại: Lặp lại các quá trình trên cho đến khi mô hình hội tụ Từ quá trình thứ hai đến quá trình thứ năm được gọi là một vòng học tập liên kết. Các tham số mô hình toàn cục được gửi đến các nút Client tham gia (quá trình thứ hai), các nút Client huấn luyện dữ liệu cục bộ của chúng (quá trình thứ ba), chúng gửi các mô hình đã cập nhật của mình đến máy chủ (quá trình thứ tư) và sau đó máy chủ tổng hợp các bản cập nhật mô hình để có phiên bản mới của mô hình toàn cục (quá trình thứ năm). Trong một vòng duy nhất, mỗi nút Client tham gia vào vòng lặp đó chỉ huấn luyện trong một thời gian ngắn.

Điều này có nghĩa là sau quá trình tổng hợp (quá trình thứ năm), chúng ta có một mô hình đã được huấn luyện trên tất cả dữ liệu của tất cả các nút Client tham gia nhưng chỉ trong một thời gian ngắn. Sau đó, cần phải lặp đi lặp lại quá trình huấn luyện này để cuối cùng đạt được một mô hình được huấn luyện đầy đủ, hoạt động tốt trên dữ liệu của tất cả các nút Client.2 Đánh giá liên kết Tương tự như quá trình huấn luyện, quá trình này cho phép mô hình được đánh giá trên dữ liệu được phân tán mà không cần chuyển dữ liệu đến một điểm trung tâm. Điều này được gọi là đánh giá liên kết - Federated evaluation. Trên thực tế, đánh giá liên kết là một phần không thể thiếu của hầu hết các hệ thống học liên kết.

Nó cung cấp các chỉ số và thông tin quan trọng về hiệu suất của mô hình trên dữ liệu phân tán, giúp cải thiện và tối ưu hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình. Quá trình đánh giá liên kết cũng giúp xác định hiệu suất của mô hình trên các dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính đa dạng và biểu diễn đúng đắn của mô hình trên một loạt các điều kiện và ngữ cảnh khác nhau.2 THƯ VIỆN FLOWER Flower là một thư viện mã nguồn mở dành cho học liên kết, cung cấp các công cụ và giao diện lập trình dễ sử dụng để triển khai các ứng dụng học liên kết. Thư viện Flower được thiết kế để hỗ trợ nhiều loại thiết bị và môi trường, từ các thiết bị di động đến các hệ thống phân tán lớn. Với nhiều ưu điểm vượt trội so với các công cụ khác.

Dưới đây là những lý do chính khiến Flower trở thành lựa chọn lý tưởng cho học liên kết: 2.1 Một framework thống nhất quá trình học liên kết, phân tích và đánh giá Flower cung cấp một giải pháp thống nhất cho học liên kết, giúp tích hợp một cách liền mạch các công cụ phân tích và đánh giá. Cách tiếp cận toàn diện này cho phép quản lý và tối ưu hóa hiệu quả toàn bộ vòng đời của học liên kết, từ giai đoạn huấn luyện mô hình ban đầu đến giai đoạn đánh giá cuối cùng.2 Khả năng mở rộng Một trong những điểm mạnh quan trọng của Flower là khả năng mở rộng. Flower được xây dựng để hỗ trợ các hệ thống thực tế với số lượng lớn khách hàng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng Flower để thực hiện các công việc với hàng chục triệu khách hàng.

Trên thực tế có rất nhiều tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER cho mục đích nghiên cứu và học tập.7 chỉ ra rằng đã có rất nhiều tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER.7 Một trong những tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER 2.3 Không phụ thuộc vào framework học máy Flower tương thích với hầu hết các khung học máy hiện có và đang phát triển. Dù bạn yêu thích Keras, PyTorch, hay sử dụng Raw NumPy, Flower đều hỗ trợ tốt và tương thích tốt.4 Hỗ trợ đa dạng thiết bị Flower cho phép nghiên cứu trên tất cả các loại máy chủ và thiết bị, bao gồm cả di động. Các nền tảng như AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi, và Nvidia Jetson đều tương thích với Flower. Trong một nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã khám phá khả năng huấn luyện học liên kết trên các thiết bị di động và thiết bị nhúng bằng cách sử dụng thư viện Flower.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hỗ trợ huấn luyện trên nhiều thiết bị và cách Flower có thể được sử dụng để đánh giá và tối ưu hóa các thuật toán học liên kết [38].