PVBRF-ID: 油田企業ネットワーク向けのプライベートで検証可能かつビザンチン耐性のある連合型侵入検知

論文のためのシミュレーションコード、生の結果、図のスクリプト

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は連合学習のための2サーバーアグリゲータです。サイトは自身のモデル更新を秘密分散し、 サーバーは各更新のノルムと、クリーンなルートセット参照に対するコサイン類似度をシェア内で 共同で検証し、サイトごとに1つのacceptビットを公開し、コミットメント、Merkleルート、および 準同型監査を公開することで、受け入れられた更新の包含が検証可能になります。

適用範囲。 これはシミュレーションです。安全な比較、座標ごとの範囲証明、Beaverトリプル 生成、安全なクリッピングは理想的な機能としてモデル化されています。Pedersen群はコストスケー リングにのみ使用されるトイ512ビット群です。実験では、シミュレートされたサイトを持つ公開 Edge-IIoTsetトラフィックを使用しています。運用者のデータは使用されていません。数値を引用 する前に論文の限界を読んでください。

レイアウト

path	purpose
faithful_agg.py	プロトコルコア: GF(2^127-1)上の加法的秘密分散、固定小数点エンコーディング、Beaverトリプルのノルムおよびコサイン検定（許容ケースtau < 0を含む）、SHA-256 Merkle包含、Pedersenコミットメント、準同型監査
test_core.py	12の正確性および改ざん検知テスト（python test_core.py）
demo_sanity.py	合成データでのエンドツーエンドのサニティ実行とコストベンチマーク
exp_ref_tau.py	合成データでの参照ソース x コサイン閾値 x 攻撃スイープ（単一シード、サニティのみ）
notebooks/faithful_agg_edgeiiot_v5_final.ipynb	メイン実験: Edge-IIoTsetでの870回の実行（10シード x 87構成）
notebooks/faithful_agg_edgeiiot_v5b_tolerance_attack.ipynb	補足実験: 許容性を悪用する適応的攻撃者による160回の実行
results/v5_full/	メイン実験の生の実行ごとの出力（results.csv）とすべての派生テーブル
results/v5b_tolerance/	補足実験の生の実行ごとの出力
make_figures.py	2つのresults.csvファイルから原稿の図2-5と補足表S3を再生成
figures/	原稿の図

コードと結果ファイルはメソッドの開発名faithful_agg / faithful_rootを保持しています。 results.csv内のfaithful_root_t-0.3は、ルートセット参照とtau = -0.3を持つPVBRF-IDです。

再現

pip install -r requirements.txt
python test_core.py                 # 12 tests, about a minute
python make_figures.py              # figures from the shipped results, seconds

実験を再実行するには、Edge-IIoTset DNNファイル（DNN-EdgeIIoT-dataset.csv、2,219,201フロー、 IEEE DataPortまたはKaggle経由でデータセット作成者から入手可能）をダウンロードし、 data/DNN-EdgeIIoT-dataset.csvに配置し、notebooks/フォルダから2つのノートブックを順番に 実行します:

1. faithful_agg_edgeiiot_v5_final.ipynb（8コアで約1.1-2.9時間、再開可能、results/v5_full/に書き込み）
2. faithful_agg_edgeiiot_v5b_tolerance_attack.ipynb（約30分、results/v5b_tolerance/に書き込み）

パスは環境変数EDGE_DATA、CORE_DIR、OUT_DIRで上書きできます。すべての実行は config.json内のシードが与えられれば決定論的です。4つの平文ベースラインは両方の実験に 現れ、最後の桁まで一致する必要があり、実際に一致しています。

プロトコル概要（1ラウンド）

1. サーバーはルートセットで訓練して参照更新r_tを取得し、B_t = kappa * ||r_t||とr_t / ||r_t||を公開します。
2. 各サイトは自身の更新を2つの加法的シェアに分割し、各シェアにコミットし（Pedersen）、各サーバーに1つのシェアを送信します。
3. サーバーはBeaverトリプルを用いて||u_i||^2と<u_i, r_t>^2のシェアを計算します。理想的な比較はacceptビットb_iのみを公開します。
4. 各サーバーは受け入れられたシェアを合計し、自身の集約シェア、合計されたランダム性、acceptビットマップ、および自身のコミットメントに対するMerkleルートを公開します。
5. 誰でも両サーバーについてprod_{i accepted} C_i^j = Com(A_j; R_j)を検証でき、各サイトは自身のMerkle包含パスを検証します。

実装済み: 分散、固定小数点エンコーディング、Beaver内積、Merkleツリー、Pedersenコミットメント、監査。 理想的: 安全な比較（その通信はプレースホルダー推定値）、範囲証明、トリプル生成、安全なクリッピング、集約内ノイズ。

主要な結果（Edge-IIoTset、15クラス、10サイト、10シード）

	clean	sign-flip	adaptive 30%
FedAvg	0.706	0.091	0.046
Multi-Krum (plaintext)	0.690	0.686	0.693
PVBRF-ID (tau = -0.3)	0.708	0.696	0.571
PVBRF-ID + secure clip	0.697	0.688	0.641

バックドアはフィルタを通過します（ASR 1.00）。ノイズベースの緩和はヒューリスティックです（epsilon >= 16.9）。 更新推論攻撃者は平文更新からクラス混合を復元しますが（Spearman 0.81）、1つのサーバーのシェアからは復元しません（0.00）。通信は平文FedAvgアップロードの約19倍です。

ライセンス

MIT、LICENSEを参照。