基于节点保护的边缘计算防护系统及其方法与流程

本发明涉及边缘计算安全防护，具体而言，尤其涉及基于节点保护的边缘计算防护系统及其方法。

背景技术：

1、边缘计算将计算资源和数据处理能力从云端中心下沉至网络边缘节点，使工业物联网传感器数据汇聚、交通信号实时控制以及生产线视觉质量检测三类对响应时延高度敏感的业务得以在距数据源最近的位置完成处理，然而边缘节点具有部署分散、数量庞大、硬件资源受限、无人值守运行以及物理安全环境难以保障等固有特点，上述特点使边缘节点成为攻击者实施入侵的优先目标，现有针对边缘计算场景的安全防护方案主要沿三类技术路径展开：第一类为基于固定签名规则库的入侵检测系统，通过预置的攻击特征签名对到达节点的网络流量实施特征匹配；第二类为基于公钥基础设施的集中式信任认证体系，由中心服务器统一维护边缘节点身份证书并对节点间交互请求进行集中授权；第三类为基于静态蜜罐部署的欺骗防御技术，通过在网络中预先配置固定诱骗节点以捕获攻击者行为。

2、然而上述三类现有技术方案均存在根本性技术缺陷，无法满足边缘计算网络的实际安全防护需求：基于固定签名规则库的入侵检测系统仅能识别规则库已收录的已知攻击特征，对零日漏洞利用及新型攻击载荷的检测能力缺失，且规则库更新依赖中心化分发机制，在网络分区场景下无法获得及时更新，导致边缘节点在未获更新期间暴露于无法检测的攻击威胁之下；基于公钥基础设施的集中式信任认证体系在大规模分布式边缘计算网络中存在单点失效风险，中心认证服务器遭受攻击或发生网络分区后，全部依赖该服务器的边缘节点均无法完成合法身份验证，且集中式认证引入的通信延迟与边缘计算的实时性要求之间存在根本性矛盾；基于静态蜜罐的欺骗防御方案将诱骗节点固定部署于特定网络位置，攻击者通过先期侦察可识别蜜罐的网络指纹特征并主动规避，且静态蜜罐无法根据攻击者实时探测行为动态调整自身诱骗特征，致使欺骗防御效果随侦察技术提升而快速衰减；上述三类技术之间缺乏协同联动机制，单一节点受损时无法触发针对邻居节点的主动预防措施，攻击者得以沿节点间信任关系链实施横向渗透而不受阻断。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供及基于节点保护的边缘计算防护系统及其方法，以解决现有技术存在的问题。

2、本发明提供了一种基于节点保护的边缘计算防护系统及其方法，包括相互通信连接的可信微内核安全基座层、认知免疫进化引擎层、多维进化博弈信任网络层、资源感知轻量拟态欺骗层、差分隐私联邦威胁情报网络层以及感染图驱动弹性自愈拓扑层；可信微内核安全基座层包括运行于边缘节点处理器可信执行环境中的安全微内核，安全微内核的代码完整性度量哈希值写入处理器平台配置寄存器，安全微内核将边缘节点处理器序列号与安全芯片唯一标识符拼接后经哈希运算生成的身份锚值封存于可信执行环境密封存储区域，安全微内核内设由业务进程在标准运行状态下发起的系统调用类型构成的系统调用白名单，不在系统调用白名单中的系统调用请求被安全微内核拦截；认知免疫进化引擎层包括以多模式匹配数据结构存储已知攻击特征规则集的先天免疫子系统，以及维护由个抗体构成的抗体种群的适应性免疫子系统，每个抗体由维浮点型特征权重向量构成，抗体种群依据由节点正常业务状态下采集的网络会话流量统计特征、系统调用频次序列特征、资源占用分布特征以及服务响应时延百分位特征融合构建的自我抗原图谱完成免疫耐受训练；多维进化博弈信任网络层包括对节点身份锚值进行验证的基于椭圆曲线的非交互式零知识证明协议验证模块，以及从行为信任分量、能力信任分量、身份信任分量及环境信任分量四个维度对各节点综合信任评分进行量化评估的信任评分模块；资源感知轻量拟态欺骗层包括在各边缘节点上以独立网络命名空间运行的容器进程形式部署的影子节点，以及以哈希链结构密码学安全伪随机序列生成器按固定时间间隔为真实节点更新服务监听端口集合、传输层协议版本标识及传输层安全握手参数的网络属性轮换模块，影子节点的服务端口集合、服务版本信息及硬件资源声明参数配置为高于真实节点权限级别的虚假参数；差分隐私联邦威胁情报网络层包括对节点本地训练梯度向量执行范数裁剪并注入高斯噪声的隐私保护模块，以及以各节点信任评分与信任评分上限之比为信誉权重对处理后的梯度向量在密文域内执行加权聚合的安全聚合模块；感染图驱动弹性自愈拓扑层包括以各边缘节点为顶点、以节点间网络连接为有向加权边构建的感染图，以及将受损节点业务状态密封快照经加密通道传输至预备替代节点并在五百毫秒内完成业务接管的快速迁移模块，有向加权边的边权重由对应网络路径的归一化带宽、延迟稳定性及历史连通成功率三项指标的加权均值确定。

3、上述技术方案通过六个功能层次的有机组合与协同联动，产生以下整体技术效果：可信微内核安全基座层将身份锚值封存于处理器可信执行环境的密封存储区域，并以动态系统调用白名单机制将节点在威胁等级升高期间的可调用系统接口范围压缩至最小化水平，从硬件层建立了不可绕过的信任链起点；认知免疫进化引擎层通过基于自我抗原图谱的免疫耐受训练消除了对正常业务流量的误报，通过克隆选择与亲和力成熟迭代使抗体种群的攻击检测能力随每次攻击事件持续增强，实现了检测机制的自适应进化；多维进化博弈信任网络层通过基于椭圆曲线的零知识证明协议和包含时间衰减项的多维信任评分公式，在无需中心认证机构参与的条件下建立了可抵御长期潜伏型信任劫持攻击的分布式动态信任管理机制；资源感知轻量拟态欺骗层通过影子节点的自适应资源声明调整与密码学安全的网络属性轮换，同步实现了对攻击者的主动诱骗和对指纹扫描侦察的主动对抗；差分隐私联邦威胁情报网络层通过以节点信任评分为信誉权重的梯度加权聚合，在保护各节点本地数据隐私的前提下实现了跨节点威胁情报的协同共享，并通过权重抑制机制消除了被攻陷节点的恶意梯度对全局模型的污染；感染图驱动弹性自愈拓扑层通过攻击风险扩散概率的迭代计算对横向移动攻击路径实施预防性阻断，并在受损节点修复重入后通过拓扑免疫重塑彻底消除攻击者对原有网络结构的知识优势，使系统整体防护能力在遭受攻击后不降反升。

4、进一步地，信任评分模块按下式计算节点在时刻的综合信任评分

5、：,

6、其中，、、为各维度信任分量的权重系数且满足，为衰减速率系数，为当前评估周期起始时刻，为节点在时刻发生第个信任事件时的评分变化量，取正值对应正向事件，取负值对应可疑事件，为当时取值为的指示函数，为截止时刻的信任事件总数；多维进化博弈信任网络层通过模拟退火算法在由诚实合作与机会主义偏离两种策略构成的重复博弈支付矩阵中搜索进化稳定均衡点，将均衡点处对应的信任评分临界值设定为节点服务交互准入阈值，综合信任评分低于的节点的服务请求被拒绝响应。

7、进一步地，适应性免疫子系统在检测到异常行为时提取攻击特征向量作为抗原，按下式计算抗体种群中每个抗体与抗原之间的亲和力：,其中，为抗体特征权重向量二值化后与抗原特征向量之间的汉明距离，为抗体特征向量维度长度；适应性免疫子系统对抗体种群按亲和力降序排列后，按下式计算亲和力排名第位的抗体的克隆扩增数量：，其中，为取值范围在至之间的克隆缩放因子，为抗体的亲和力降序名次编号；克隆副本的变异幅度标准差与父代抗体亲和力成反比，变异后亲和力高于父代的变异体被保留进入下一代种群，亲和力低于父代的变异体被淘汰。

8、进一步地，隐私保护模块将节点n本地训练产生的原始梯度向量的范数裁剪至敏感度阈值以内后，按下式生成隐私保护梯度：，其中，为差分隐私预算，为差分隐私机制失败概率上界，为与梯度向量同维度的单位矩阵；安全聚合模块按下式计算全局聚合梯度：，其中，为节点的信誉权重，为节点在梯度上传时刻的综合信任评分，为信任评分上限，为本轮参与聚合的节点总数。

9、进一步地，感染图驱动弹性自愈拓扑层在节点信任评分低于隔离阈值时，以该受损节点为攻击源节点，按下式迭代计算感染图中各节点在后续时刻的攻击风险扩散概率

10、：，

11、其中，为感染图中存在指向节点的有向边的邻居节点集合，为攻击在相邻节点间的单步传播速率系数，为从节点到节点的有向边权重，为邻居节点在时刻的攻击风险概率，为节点在当前信任评分下的脆弱性因子；感染图驱动弹性自愈拓扑层将攻击风险扩散概率超过预警阈值的节点在感染图中与受损节点之间的全部有向边权重置零，并切断对应通信链路。

12、进一步地，当通信来源的综合信任评分低于可疑阈值时，资源感知轻量拟态欺骗层在网络层地址转换规则表中插入静默重定向条目，将来自该通信来源的后续连接请求导向影子节点；影子节点解析所接收探测报文的类型及请求字段内容，识别当前探查的资源属性类别后，将自身对外声明的存储容量、处理器核心数量及网络带宽参数调整为与该资源属性类别对应的高于真实节点的虚假数值，将全部接收到的交互报文及攻击操作序列实时转发至认知免疫进化引擎层作为抗原样本输入，并向通信来源回传与虚假参数声明相符的虚假响应数据。

13、进一步地，资源感知轻量拟态欺骗层对承担高可靠性业务的边缘节点同时运行以两种不同编程语言实现的两个服务进程，两个服务进程对同一输入数据分别独立运算后将各自输出结果提交至字节级比对模块，字节级比对模块在检测到两个服务进程输出结果存在任意字节不一致时，向认知免疫进化引擎层发送紧急扫描请求并暂停对外服务输出。

14、一种基于节点保护的边缘计算防护方法，包括以下步骤：在边缘节点处理器的可信执行环境中初始化安全微内核，将安全微内核代码完整性度量哈希值写入处理器平台配置寄存器，将处理器序列号与安全芯片唯一标识符拼接后经哈希运算生成身份锚值并封存于密封存储区域，构建由业务进程在标准运行状态下发起的系统调用类型构成的系统调用白名单，并通过基于椭圆曲线迪菲-赫尔曼协议协商前向保密会话密钥的加密代理通道处理全部出入网络流量；以节点正常业务状态下采集的网络会话流量统计特征、系统调用频次序列特征、资源占用分布特征及服务响应时延百分位特征融合构建自我抗原图谱，对规模为的初始抗体种群完成免疫耐受训练，在检测到异常行为时对抗体种群执行亲和力计算、差异化克隆扩增及亲和力成熟迭代，将生成的高亲和力免疫记忆抗体参数经范数裁剪与高斯噪声注入处理后，以各节点综合信任评分与信任评分上限之比为信誉权重通过安全多方计算协议完成跨节点加权聚合并更新全局威胁检测模型；通过基于椭圆曲线的非交互式零知识证明协议对节点身份锚值进行验证，依据行为信任分量、能力信任分量、身份信任分量及环境信任分量四个维度对各节点综合信任评分进行持续量化评估，以模拟退火算法搜索诚实合作与机会主义偏离两种策略构成的重复博弈支付矩阵的进化稳定均衡点，并以均衡点处信任评分临界值为节点服务交互准入标准；在节点综合信任评分低于隔离阈值时，以受损节点为攻击源节点对感染图中各节点的攻击风险扩散概率执行迭代计算，对风险概率超过预警阈值的节点切断其与受损节点之间的全部通信链路，并将受损节点业务状态密封快照经加密通道传输至预备替代节点，在五百毫秒内完成业务接管。

15、上述方法还包括以下步骤：受损节点完成安全固件重刷和完整性验证后重新通过零知识证明协议完成身份锚值验证并申请加入系统，在感染图中为受损节点分配一组与其原有邻居节点集合差异度不低于百分之六十的新邻居节点集合，将受损节点的拓扑位置迁移至感染图中原有位置之外的新区域，并将该节点综合信任评分重置为最低基准值，重新启动信任积累周期。

16、本发明的有益效果：

17、1.本发明通过认知免疫进化引擎层的克隆选择算法和亲和力成熟迭代机制，使边缘节点的攻击检测能力随每次遭受攻击而持续自适应增强，并通过差分隐私联邦威胁情报网络层将单节点的免疫进化成果以差分隐私保护方式推广至整个边缘计算网络，实现群体免疫协同进化效应，从根本上颠倒了网络安全领域长期存在的攻击方经验不断积累、防御方持续消耗的不对称困境，攻击者对任意节点的每一次成功攻击反而成为整个边缘网络免疫能力跃升的触发条件。

18、2.网络层的重复博弈进化稳定均衡分析和包含时间衰减项的多维信任评分公式，在无需中心认证机构参与的条件下建立了可抵御长期潜伏型信任劫持攻击的分布式动态信任管理体系，消除了公钥基础设施体系的单点失效风险和集中式认证延迟；结合感染图驱动弹性自愈拓扑层对攻击风险扩散概率的迭代计算，在受损节点被确认前即对高风险邻居节点实施预防性通信链路切断，将单点受损的安全事件有效阻止转化为全网级联受损，并在受损节点修复重入后通过拓扑免疫重塑使攻击者基于原有拓扑结构构建的全部攻击路径规划失效。

19、3.本发明通过资源感知轻量拟态欺骗层的影子节点自适应诱骗机制、网络属性密码学安全轮换机制以及两种编程语言实现的功能异构冗余机制，同时实现了对攻击者的主动诱骗、对指纹扫描侦察的主动对抗以及对关键服务运行时篡改的实时检测；影子节点将全部攻击交互报文和操作序列数据同步反哺至认知免疫进化引擎层作为抗原样本，形成主动诱骗与免疫进化协同增强的正向反馈闭环，攻击者在虚假环境中消耗的每一份时间与技术资源均直接转化为系统抗体种群的免疫记忆积累，使诱骗过程本身成为系统防护能力的持续增益来源。