
شيفرة محاكاة ونتائج لبروتوكول كشف تسلل اتحادي خاص وقابل للتحقق ومقاوم للبيزنطيين باستخدام المشاركة السرية وتدقيق Merkle والتزامات Pedersen.
كود المحاكاة والنتائج الخام ونصوص الأشكال الخاصة بالورقة البحثية
Mustafa S. Aljumaily, Ali Ataeemh Allami, Mustafa N. Mnati, Nawar S. Alseelawi, Shahab Abdulla, "PVBRF-ID: Private, Verifiable and Byzantine-Robust Federated Intrusion Detection for Oilfield Enterprise Networks," arXiv preprint, 2026. (arXiv link to be added after announcement.)
PVBRF-ID هو مُجمِّع ثنائي الخادم للتعلم الاتحادي. تقوم المواقع بمشاركة تحديثات نموذجها سرّيًا؛ يختبر الخادمان معًا معيار كل تحديث وتشابهه الجيبي مع مرجع مجموعة جذر نظيفة داخل الحصص، ويكشفان بتة قبول واحدة لكل موقع، وينشران التزامات وجذور Merkle وتدقيقًا متماثلًا بحيث يكون إدراج التحديثات المقبولة قابلًا للتحقق.
النطاق. هذه محاكاة. المقارنة الآمنة، وإثباتات النطاق لكل إحداثي، وتوليد ثلاثيات Beaver، والقص الآمن يتم نمذجتها كوظائف مثالية؛ ومجموعة Pedersen هي مجموعة لعبة بحجم 512 بت تُستخدم فقط لتوسيع التكلفة. تستخدم التجارب حركة Edge-IIoTset العامة مع مواقع محاكاة. لم تُستخدم أي بيانات مشغّل. اقرأ قيود الورقة قبل الاقتباس بأي رقم.
| المسار | الغرض |
|---|---|
faithful_agg.py | نواة البروتوكول: مشاركة سرية جمعية على GF(2^127-1)، ترميز النقطة الثابتة، اختبارات معيار Beaver الثلاثية والتشابه الجيبي (بما في ذلك الحالة المتسامحة tau < 0)، إدراج Merkle بـ SHA-256، التزامات Pedersen والتدقيق المتماثل |
test_core.py | 12 اختبارًا للصحة وكشف التلاعب (python test_core.py) |
demo_sanity.py | تشغيل تحقق شامل من البداية إلى النهاية على بيانات اصطناعية بالإضافة إلى قياس التكلفة |
exp_ref_tau.py | مسح مرجعي للمصدر × عتبة جيب التمام × الهجوم على بيانات اصطناعية (بذرة واحدة، للتحقق فقط) |
notebooks/faithful_agg_edgeiiot_v5_final.ipynb | التجربة الرئيسية: 870 تشغيلًا (10 بذور × 87 تهيئة) على Edge-IIoTset |
notebooks/faithful_agg_edgeiiot_v5b_tolerance_attack.ipynb | التجربة التكميلية: 160 تشغيلًا مع المهاجم التكيفي المستغل للتسامح |
results/v5_full/ | المخرجات الخام لكل تشغيل للتجربة الرئيسية (results.csv) وجميع الجداول المشتقة |
results/v5b_tolerance/ | المخرجات الخام لكل تشغيل للتجربة التكميلية |
make_figures.py | يعيد توليد الأشكال 2-5 من المخطوطة والجدول التكميلي S3 من ملفي results.csv |
figures/ | أشكال المخطوطة |
يحتفظ الكود وملفات النتائج بالاسم التطويري للطريقة، faithful_agg / faithful_root؛
faithful_root_t-0.3 في results.csv هو PVBRF-ID مع مرجع مجموعة الجذر و tau = -0.3.
pip install -r requirements.txt
python test_core.py # 12 tests, about a minute
python make_figures.py # figures from the shipped results, seconds
لإعادة تشغيل التجارب، نزّل ملف Edge-IIoTset DNN (DNN-EdgeIIoT-dataset.csv،
2,219,201 تدفقًا؛ متاح من مؤلفي مجموعة البيانات عبر IEEE DataPort أو Kaggle)، ضعه في
data/DNN-EdgeIIoT-dataset.csv، وشغّل الدفترين من مجلد notebooks/ بالترتيب:
faithful_agg_edgeiiot_v5_final.ipynb (حوالي 1.1-2.9 ساعة على 8 أنوية؛ قابل للاستئناف؛ يكتب results/v5_full/)faithful_agg_edgeiiot_v5b_tolerance_attack.ipynb (حوالي 30 دقيقة؛ يكتب results/v5b_tolerance/)يمكن تجاوز المسارات باستخدام متغيرات البيئة EDGE_DATA و CORE_DIR و OUT_DIR.
جميع التشغيلات حتمية بالنظر إلى البذور في config.json. تظهر خطوط الأساس الأربعة للنص الصريح في
كلتا التجربتين ويجب أن تتوافق حتى آخر رقم؛ وهي كذلك.
r_t؛ تنشر B_t = kappa * ||r_t|| و r_t / ||r_t||.||u_i||^2 و <u_i, r_t>^2 باستخدام ثلاثيات Beaver؛ تكشف مقارنة مثالية فقط بتة القبول b_i.prod_{i accepted} C_i^j = Com(A_j; R_j) لكلا الخادمين؛ ويتحقق كل موقع من مسار إدراجه في Merkle.حقيقي: المشاركة، ترميز النقطة الثابتة، الضرب الداخلي Beaver، أشجار Merkle، التزامات Pedersen والتدقيق. مثالي: المقارنة الآمنة (اتصالاتها تقدير بديل)، إثباتات النطاق، توليد الثلاثيات، القص الآمن والضجيج داخل التجميع.
| نظيف | انقلاب الإشارة | تكيفي 30% | |
|---|---|---|---|
| FedAvg | 0.706 | 0.091 | 0.046 |
| Multi-Krum (نص صريح) | 0.690 | 0.686 | 0.693 |
| PVBRF-ID (tau = -0.3) | 0.708 | 0.696 | 0.571 |
| PVBRF-ID + قص آمن | 0.697 | 0.688 | 0.641 |
تمر الأبواب الخلفية عبر المرشح (ASR 1.00)؛ التخفيف القائم على الضجيج استكشافي (epsilon >= 16.9). يستعيد مهاجم استدلال التحديث مزيج الفئات من التحديثات النصية الصريحة (Spearman 0.81) ولكن ليس من حصة خادم واحد (0.00). الاتصالات حوالي 19 ضعف رفع FedAvg النصي الصريح.
MIT، انظر LICENSE.