Privacy-Preserving Cyberattack Detection in Blockchain-Based IoT Systems Using AI and Homomorphic Encryption
Notice bibliographique
Résumé
This work proposes a novel privacy-preserving cyberattack detection framework for blockchain-based Internet of Things (IoT) systems. In our approach, artificial intelligence (AI)-driven detection modules are strategically deployed at blockchain nodes (BNs) to identify real-time attacks, ensuring high accuracy and minimal delay. To achieve this efficiency, the model training is conducted by a cloud service provider (CSP). Accordingly, BNs send their data to the CSP for training, but to safeguard privacy, the data is encrypted using homomorphic encryption (HE) before transmission. This encryption method allows the CSP to perform computations directly on encrypted data without the need for decryption, preserving data privacy throughout the learning process. To handle the substantial volume of encrypted data, we introduce an innovative packing algorithm in a single-instruction-multiple-data (SIMD) manner, enabling efficient training on HE-encrypted data. Building on this, we develop a novel deep neural network training algorithm optimized for encrypted data. We further propose a privacy-preserving distributed learning approach based on the FedAvg algorithm, which parallelizes the training across multiple workers, significantly improving computation time. Upon completion, the CSP distributes the trained model to the BNs, enabling them to perform real-time, privacy-preserved detection. Our simulation results demonstrate that our proposed method can not only mitigate the training time but also achieve detection accuracy that is approximately identical to the approach without encryption, with a gap of around 0.01%. Additionally, our real implementations on various blockchain consensus algorithms and hardware configurations show that our proposed framework can also be effectively adapted to real-world systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».