《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 人工智能 > 設(shè)計應(yīng)用 > 基于混合專家模型的云原生教育培訓(xùn)平臺動態(tài)安全防御體系研究
基于混合專家模型的云原生教育培訓(xùn)平臺動態(tài)安全防御體系研究
電子技術(shù)應(yīng)用
許文靜，安寧，劉珠慧，于重
國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會干部教育培訓(xùn)中心
摘要： 針對云原生教育培訓(xùn)平臺面臨的復(fù)雜動態(tài)安全威脅，以及傳統(tǒng)防御機制存在的環(huán)境感知薄弱、智能決策缺失、泛化能力不足和隱私合規(guī)沖突等缺陷，提出基于混合專家模型的動態(tài)安全防御體系。該體系構(gòu)建四層協(xié)同防護(hù)框架：時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模流量時空特征；多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合容器化異構(gòu)數(shù)據(jù)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)組件實現(xiàn)隱私保護(hù)下的知識共享；大語言模型生成可執(zhí)行防御策略。核心創(chuàng)新包括設(shè)計可微分門控網(wǎng)絡(luò)（Top-2稀疏激活）實現(xiàn)攻擊特征到最優(yōu)專家模型的動態(tài)路由，并建立威脅強度指數(shù)驅(qū)動的Kubernetes資源彈性調(diào)度機制。該研究為云原生教育平臺提供了可彈性擴展的安全防護(hù)范式，其方法論對構(gòu)建自適應(yīng)安全體系具有理論價值與實踐意義，為智能主動防御體系發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
中圖分類號：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256933
中文引用格式： 許文靜，安寧，劉珠慧，等. 基于混合專家模型的云原生教育培訓(xùn)平臺動態(tài)安全防御體系研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(10)：1-10.
英文引用格式： Xu Wenjing，An Ning，Liu Zhuhui，et al. Research on a dynamic security defense system for cloud-native education platforms using mixture-of-experts model[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(10)：1-10.
Research on a dynamic security defense system for cloud-native education platforms using mixture-of-experts model
Xu Wenjing，An Ning，Liu Zhuhui，Yu Zhong
SASAC Education and Training Centre
Abstract： To address the complex dynamic security threats confronting cloud-native education platforms and the limitations of traditional defense mechanisms—notably weak environmental awareness, lack of intelligent decision-making, inadequate generalization capabilities, and privacy-compliance conflicts—this paper proposes a dynamic security defense system based on a mixture-of-experts model. The system implements a four-layer collaborative protection framework:a spatio-temporal graph neural network models traffic spatio-temporal features;a multimodal convolutional neural network fuses containerized heterogeneous data;a federated learning component facilitates privacy-preserving knowledge sharing;a large language model generates executable defense strategies.Core innovations include:designing a differentiable gating network (utilizing Top-2 sparse activation) to dynamically route attack features to optimal expert models;establishing a threat intensity index-driven elastic resource scheduling mechanism for Kubernetes. This research provides an elastically scalable security paradigm for cloud-native education platforms. The methodology offers both theoretical value and practical significance for building adaptive security architectures, laying the groundwork for the development of intelligent proactive defense systems.
Key words : dynamic security defense；mixture-of-experts model；cloud-native；education & training；adaptive protection

引言

隨著云計算技術(shù)的演進(jìn)，云原生架構(gòu)憑借其容器化、微服務(wù)化及動態(tài)編排特性，已成為主流教育培訓(xùn)平臺的核心基礎(chǔ)設(shè)施，顯著提升了資源彈性與部署效率[1]。盡管該技術(shù)已被廣泛采用，但其固有的動態(tài)性、多租戶性及規(guī)模復(fù)雜性也引入了新型安全威脅，主要表現(xiàn)在三個方面：一是容器實例秒級擴縮容導(dǎo)致傳統(tǒng)基于靜態(tài)邊界的防御模型失效，即動態(tài)攻擊面擴散問題；二是分布式拒絕服務(wù)（DDoS）流量攻擊、容器逃逸漏洞利用、跨租戶數(shù)據(jù)泄露等多種形態(tài)威脅并存，形成多模態(tài)威脅交織的復(fù)雜局面；三是大規(guī)模高并發(fā)的教育培訓(xùn)場景對攻擊響應(yīng)延遲要求極為嚴(yán)格，需低于百毫秒級。

當(dāng)前主流安全方案（如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)）存在顯著局限，包括單一模型難以覆蓋流量、容器、數(shù)據(jù)等多維攻擊特征的泛化能力不足問題，靜態(tài)策略無法適應(yīng)云環(huán)境動態(tài)拓?fù)渥兓斐傻捻憫?yīng)滯后性問題，以及集中式數(shù)據(jù)處理違背多租戶隔離要求引發(fā)的隱私合規(guī)沖突問題。因此，構(gòu)建一種能夠?qū)崟r感知威脅、實現(xiàn)多維度協(xié)同防護(hù)與資源彈性調(diào)度的自適應(yīng)動態(tài)防御體系，對保障云原生培訓(xùn)平臺安全具有重要意義。

本文聚焦于解決三個核心問題：首先是探索如何突破單一安全模型在應(yīng)對復(fù)合攻擊時的特征表達(dá)能力局限，即泛化性瓶頸問題；其次是探索如何實現(xiàn)防御策略隨云環(huán)境拓?fù)渥兓膶崟r自主優(yōu)化，解決動態(tài)適應(yīng)性缺陷問題；最后是探索如何在分布式環(huán)境下實現(xiàn)跨租戶安全知識共享而不泄露敏感數(shù)據(jù)，平衡隱私與效能。針對上述問題，提出一種基于混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）的動態(tài)安全防御體系。該體系的核心任務(wù)包括設(shè)計多專家協(xié)同機制以融合異構(gòu)安全能力覆蓋全攻擊鏈，構(gòu)建動態(tài)門控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)攻擊特征到最優(yōu)專家模型的實時路由，并建立隱私保護(hù)下的分布式安全知識進(jìn)化框架。

本文創(chuàng)新性地將混合專家模型應(yīng)用于云安全領(lǐng)域，旨在突破傳統(tǒng)單體智能模型在多變威脅場景下的泛化瓶頸。安全體系通過可微分門控網(wǎng)絡(luò)動態(tài)調(diào)度四大專家系統(tǒng)：時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家負(fù)責(zé)建模分布式拒絕服務(wù)攻擊的跨節(jié)點拓?fù)鋫鞑ヅc時序演化特性，解決傳統(tǒng)閾值檢測的時空關(guān)聯(lián)缺失問題；多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家融合容器系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)流量日志及資源監(jiān)控等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)容器逃逸攻擊的早期精準(zhǔn)檢測；聯(lián)邦學(xué)習(xí)專家基于同態(tài)加密技術(shù)實現(xiàn)跨租戶安全知識聚合；大語言模型決策專家則生成自適應(yīng)防御策略，支持實時策略演進(jìn)。

在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建涵蓋“流量層、容器層、隱私層、決策層”的四維縱深防御體系，通過跨層威脅情報共享機制消除安全木桶效應(yīng)。該體系突破性地實現(xiàn)防御與資源的動態(tài)聯(lián)動：基于實時威脅態(tài)勢智能調(diào)度Kubernetes資源，在嚴(yán)格保障百毫秒級低時延響應(yīng)與服務(wù)等級協(xié)議（SLA）合規(guī)的前提下，通過閉環(huán)反饋機制持續(xù)優(yōu)化資源效能與防護(hù)策略的協(xié)同。本文研究為云原生環(huán)境，特別是高要求的教育培訓(xùn)場景，提供了一種具備強泛化能力、動態(tài)適應(yīng)性和隱私合規(guī)性的安全防護(hù)路徑。

本文首先綜述云原生安全架構(gòu)的研究現(xiàn)狀，并分析人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，為后續(xù)工作奠定理論基礎(chǔ)；其次基于MoE的動態(tài)安全防御體系架構(gòu)設(shè)計， 提出一種基于混合專家模型的動態(tài)安全防御體系，重點闡述其四層核心架構(gòu)的設(shè)計理念與智能門控機制的工作原理；然后進(jìn)行專家模型關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)與算法設(shè)計，詳細(xì)闡述所構(gòu)建安全專家模型的關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)方案，并深入解析各專家模塊的核心算法設(shè)計及其優(yōu)化策略；接著進(jìn)行動態(tài)安全防御機制實現(xiàn)與系統(tǒng)實踐驗證，介紹基于上述方法構(gòu)建的動態(tài)防御機制的具體實現(xiàn)，并通過系統(tǒng)實踐對整體方案進(jìn)行有效性驗證；最后總結(jié)全文的核心研究內(nèi)容與創(chuàng)新點，并對未來研究方向進(jìn)行展望。


本文詳細(xì)內(nèi)容請下載：

http://ihrv.cn/resource/share/2000006798


作者信息：

許文靜，安寧，劉珠慧，于重

（國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會干部教育培訓(xùn)中心，北京 100053）


subscribe.jpg

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。