[论文解读] Cybersecurity in Distributed and Fully-Decentralized Optimization: Distortions, Noise Injection, and ADMM

Eric Munsing, Scott Moura|arXiv (Cornell University)|May 28, 2018

Smart Grid Security and Resilience参考文献 26被引用 12

一句话总结

本文识别出在分布式及完全去中心化优化中存在关键的网络安全漏洞，尤其针对基于ADMM的系统，并提出了针对私有问题扭曲、噪声注入和链接约束操纵等攻击的检测与缓解策略。研究证明，通过区块链实现的全局信息层可使完全去中心化系统获得与由聚合器协调的模型相当的安全性，从而实现对恶意节点的检测、定位与缓解。

ABSTRACT

As problems in machine learning, smartgrid dispatch, and IoT coordination problems have grown, distributed and fully-decentralized optimization models have gained attention for providing computational scalability to optimization tools. However, in applications where consumer devices are trusted to serve as distributed computing nodes, compromised devices can expose the optimization algorithm to cybersecurity threats which have not been examined in previous literature. This paper examines potential attack vectors for generalized distributed optimization problems, with a focus on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), a popular tool for convex optimization. Methods for detecting and mitigating attacks in ADMM problems are described, and simulations demonstrate the efficacy of the proposed models. The weaknesses of fully-decentralized optimization schemes, in which nodes communicate directly with neighbors, is demonstrated, and a number of potential architectures for providing security to these networks is discussed.

研究动机与目标

• 识别并分析针对分布式及完全去中心化优化算法的网络攻击向量，特别是ADMM框架中的攻击。
• 研究在节点仅与邻居通信、缺乏中心协调者的完全去中心化系统中的安全弱点。
• 开发针对恶意行为（如私有问题扭曲、噪声注入和链接约束操纵）的检测与缓解技术。
• 探索架构设计（尤其是基于区块链的系统），以提供密码学安全的全局信息层，从而在完全去中心化网络中实现安全检查。
• 证明在引入去中心化、防篡改账本的前提下，完全去中心化系统中实现安全、一致的攻击检测与缓解是可行的。

提出的方法

• 通过分析共识收敛模式的偏差，提出一种检测ADMM中噪声注入攻击的算法。
• 提出一种框架，通过本地更新的一致性检查和约束满足情况来检测并定位攻击。
• 利用基于区块链的全局信息层存储并验证消息历史，实现密码学安全、一致的节点更新验证。
• 在区块链上使用智能合约自动执行并强制实施安全检查，确保所有节点执行相同的验证逻辑。
• 将联邦学习中现有的过滤与异常值检测技术适配到去中心化ADMM优化的语境中。
• 通过在随机生成的ADMM问题上进行仿真，评估所提方法的检测准确率与缓解有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些是损害分布式及完全去中心化优化算法完整性的主要攻击向量，特别是在基于ADMM的系统中？
• RQ2 恶意节点如何在不被察觉的情况下扭曲私有优化问题或注入噪声以破坏共识？
• RQ3 在缺乏中心协调者的完全去中心化系统中，能否实现对恶意节点的检测与定位？
• RQ4 哪些架构增强手段（如区块链或去中心化数据库）能够实现在去中心化网络中对节点更新的安全、一致验证？
• RQ5 基于区块链的系统在多大程度上可以复制聚合器协调模型在完全去中心化优化中的安全能力？

主要发现

• 噪声注入攻击会显著扰乱ADMM的收敛过程，但所提出的检测算法在随机生成的仿真问题中成功识别出此类攻击。
• 私有问题扭曲和链接约束操纵是可行的攻击向量，可在完全去中心化系统中误导全局解。
• 由于缺乏全局状态，完全去中心化系统本身不具备检测与定位能力，因此比聚合器协调系统更易受攻击。
• 基于区块链的全局信息层可实现一致、密码学安全的节点更新验证，从而在完全去中心化网络中实现攻击的检测与缓解。
• 区块链上的智能合约确保安全检查在所有节点上一致执行，防止不一致并支持无信任环境下的运行。
• 区块链技术的集成使完全去中心化系统能够实现与聚合器协调系统相当的检测与缓解能力。