引言

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

當前主流安全方案（如防火墻、入侵檢測系統）存在顯著局限，包括單一模型難以覆蓋流量、容器、數據等多維攻擊特征的泛化能力不足問題，靜態策略無法適應云環境動態拓撲變化造成的響應滯后性問題，以及集中式數據處理違背多租戶隔離要求引發的隱私合規沖突問題。因此，構建一種能夠實時感知威脅、實現多維度協同防護與資源彈性調度的自適應動態防御體系，對保障云原生培訓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對復合攻擊時的特征表達能力局限，即泛化性瓶頸問題；其次是探索如何實現防御策略隨云環境拓撲變化的實時自主優化，解決動態適應性缺陷問題；最后是探索如何在分布式環境下實現跨租戶安全知識共享而不泄露敏感數據，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）的動態安全防御體系。該體系的核心任務包括設計多專家協同機制以融合異構安全能力覆蓋全攻擊鏈，構建動態門控網絡實現攻擊特征到最優專家模型的實時路由，并建立隱私保護下的分布式安全知識進化框架。

本文創新性地將混合專家模型應用于云安全領域，旨在突破傳統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絡動態調度四大專家系統：時空圖神經網絡專家負責建模分布式拒絕服務攻擊的跨節點拓撲傳播與時序演化特性，解決傳統閾值檢測的時空關聯缺失問題；多模態卷積神經網絡專家融合容器系統調用、網絡流量日志及資源監控等多源異構數據，實現容器逃逸攻擊的早期精準檢測；聯邦學習專家基于同態加密技術實現跨租戶安全知識聚合；大語言模型決策專家則生成自適應防御策略，支持實時策略演進。

在此基礎上，構建涵蓋“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。該體系突破性地實現防御與資源的動態聯動：基于實時威脅態勢智能調度Kubernetes資源，在嚴格保障百毫秒級低時延響應與服務等級協議（SLA）合規的前提下，通過閉環反饋機制持續優化資源效能與防護策略的協同。本文研究為云原生環境，特別是高要求的教育培訓場景，提供了一種具備強泛化能力、動態適應性和隱私合規性的安全防護路徑。

本文首先綜述云原生安全架構的研究現狀，并分析人工智能技術在網絡安全領域的最新研究進展，為后續工作奠定理論基礎；其次基于MoE的動態安全防御體系架構設計， 提出一種基于混合專家模型的動態安全防御體系，重點闡述其四層核心架構的設計理念與智能門控機制的工作原理；然后進行專家模型關鍵技術實現與算法設計，詳細闡述所構建安全專家模型的關鍵技術實現方案，并深入解析各專家模塊的核心算法設計及其優化策略；接著進行動態安全防御機制實現與系統實踐驗證，介紹基于上述方法構建的動態防御機制的具體實現，并通過系統實踐對整體方案進行有效性驗證；最后總結全文的核心研究內容與創新點，并對未來研究方向進行展望。

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作者信息：

許文靜，安寧，劉珠慧，于重

（國務院國有資產監督管理委員會干部教育培訓中心，北京 100053）