在萬物互聯(lián)時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，區(qū)塊鏈技術(shù)憑借其去中心化、不可篡改特性成為保障IoT交易安全的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。然而傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)面臨動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�、異�?gòu)設(shè)備協(xié)議及加密流量分析等多重挑戰(zhàn)，難以有效識(shí)別零日攻擊與高級(jí)持續(xù)性威脅。微算法科技（NASDAQ MLGO）創(chuàng)新性地將物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）與深度學(xué)習(xí)框架融合，構(gòu)建起具備物理規(guī)律感知能力的智能檢測(cè)體系，為區(qū)塊鏈IoT網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑起動(dòng)態(tài)防御屏障
PINN 是一種將深度學(xué)習(xí)與物理信息相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在區(qū)塊鏈 IoT 網(wǎng)絡(luò)交易入侵檢測(cè)中，它利用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征的能力，同時(shí)融入物理信息約束，使模型不僅能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的表面特征，還能理解數(shù)據(jù)背后的物理規(guī)律，從而更準(zhǔn)確地檢測(cè)出異常交易和入侵行為。
該技術(shù)核心在于將物理系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)能力相結(jié)合。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型依賴純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在處理具有明確物理機(jī)制的IoT網(wǎng)絡(luò)異常時(shí)存在可解釋性缺陷。PINN通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)中嵌入物理守恒方程、設(shè)備工作模型等先驗(yàn)知識(shí)，使模型在訓(xùn)練過程中自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征與物理規(guī)律的耦合關(guān)系。在區(qū)塊鏈IoT場(chǎng)景中，設(shè)備通信協(xié)議、能耗模式、信號(hào)傳播特性等物理約束被轉(zhuǎn)化為可微分算子，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)向符合物理真實(shí)的方向優(yōu)化，顯著提升異常檢測(cè)的精準(zhǔn)度。
數(shù)據(jù)收集階段：在區(qū)塊鏈 IoT 網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署數(shù)據(jù)采集器，收集網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)信息等多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了交易的金額、時(shí)間、參與節(jié)點(diǎn)等信息，以及設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、連接狀態(tài)等。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：采集到的數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值等問題。微算法科技使用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除噪聲數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值進(jìn)行填充。然后采用歸一化方法將數(shù)據(jù)映射到特定區(qū)間，以消除不同特征之間的量綱差異，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。
特征工程：PINN 模型會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。但在此之前，會(huì)先利用一些傳統(tǒng)的特征提取方法，如主成分分析（PCA）等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的特征提取和降維，減少數(shù)據(jù)的冗余性，提高模型的訓(xùn)練速度。之后，PINN 模型通過其多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí)，挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的復(fù)雜特征和模式。
模型訓(xùn)練：使用大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì) PINN 模型進(jìn)行訓(xùn)練。這些標(biāo)記數(shù)據(jù)包括正常交易數(shù)據(jù)和已知的入侵交易數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的損失函數(shù)。同時(shí)，將物理信息融入到損失函數(shù)中，例如交易的邏輯規(guī)則、設(shè)備的物理特性等，確保模型的預(yù)測(cè)結(jié)果符合實(shí)際的物理規(guī)律。
實(shí)際檢測(cè)：將實(shí)時(shí)收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后，輸入到訓(xùn)練好的 PINN 模型中，模型會(huì)輸出交易是否為入侵行為的概率。根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值，判斷該交易是否為入侵交易。如果概率超過閾值，則判定為入侵交易，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)，并采取相應(yīng)的防御措施，如阻斷交易、隔離相關(guān)設(shè)備等。
PINN 技術(shù)具有較高的準(zhǔn)確性，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜的入侵行為。這得益于其深度學(xué)習(xí)架構(gòu)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到高度抽象的特征表示，以及物理信息的融入使模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解更加深入和準(zhǔn)確。該技術(shù)還具有良好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同的區(qū)塊鏈 IoT 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和各種攻擊類型。因?yàn)槟Ｐ驮谟?xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的是數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式，而不是簡(jiǎn)單地記憶特定的攻擊特征，所以對(duì)于從未見過的新型攻擊也有一定的檢測(cè)能力。此外，PINN 模型具有較強(qiáng)的魯棒性，對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值不敏感。這是由于其多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一定的容錯(cuò)能力，并且物理信息的約束使得模型在面對(duì)噪聲時(shí)能夠保持穩(wěn)定的輸出，不會(huì)輕易受到干擾而產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷。
在金融領(lǐng)域的區(qū)塊鏈 IoT 網(wǎng)絡(luò)中，微算法科技的 PINN - 入侵檢測(cè)系統(tǒng)可保護(hù)數(shù)字貨幣交易、供應(yīng)鏈金融等場(chǎng)景中的交易安全。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)洗錢、欺詐等入侵行為，保障金融機(jī)構(gòu)和用戶的資金安全。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下，該系統(tǒng)能用于監(jiān)測(cè)工業(yè)設(shè)備之間的通信和交易。例如，防止黑客攻擊工業(yè)控制系統(tǒng)，篡改設(shè)備運(yùn)行參數(shù)或竊取生產(chǎn)數(shù)據(jù)，確保工業(yè)生產(chǎn)的正常運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全。在智能家居領(lǐng)域，可保護(hù)家庭設(shè)備通過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的能源交易、設(shè)備控制等操作的安全。防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和惡意攻擊，保障家庭用戶的隱私和設(shè)備的正常使用。
未來，隨著量子抗性算法與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的融入，微算法科技（NASDAQ MLGO）基于PINN的體系將向自主進(jìn)化方向發(fā)展。邊緣側(cè)PINN模型通過知識(shí)蒸餾實(shí)現(xiàn)輕量化部署，云端聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合全局攻擊模式，構(gòu)建起跨域協(xié)同的群體免疫系統(tǒng)。當(dāng)6G網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字孿生城市深度融合時(shí)，這種融合物理規(guī)律與區(qū)塊鏈可信機(jī)制的智能檢測(cè)體系，將成為保障元宇宙基礎(chǔ)設(shè)施安全運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)基座。
