中文引用格式： 许文静，安宁，刘珠慧，等. 基于混合专家模型的云原生教育培训平台动态安全防御体系研究[J]. 电子技术应用，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.
引言
随着云计算技术的演进，云原生架构凭借其容器化、微服务化及动态编排特性，已成为主流教育培训平台的核心基础设施，显著提升了资源弹性与部署效率[1]。尽管该技术已被广泛采用，但其固有的动态性、多租户性及规模复杂性也引入了新型安全威胁，主要表现在三个方面：一是容器实例秒级扩缩容导致传统基于静态边界的防御模型失效，即动态攻击面扩散问题；二是分布式拒绝服务（DDoS）流量攻击、容器逃逸漏洞利用、跨租户数据泄露等多种形态威胁并存，形成多模态威胁交织的复杂局面；三是大规模高并发的教育培训场景对攻击响应延迟要求极为严格，需低于百毫秒级。
当前主流安全方案（如防火墙、入侵检测系统）存在显著局限，包括单一模型难以覆盖流量、容器、数据等多维攻击特征的泛化能力不足问题，静态策略无法适应云环境动态拓扑变化造成的响应滞后性问题，以及集中式数据处理违背多租户隔离要求引发的隐私合规冲突问题。因此，构建一种能够实时感知威胁、实现多维度协同防护与资源弹性调度的自适应动态防御体系，对保障云原生培训平台安全具有重要意义。
本文聚焦于解决三个核心问题：首先是探索如何突破单一安全模型在应对复合攻击时的特征表达能力局限，即泛化性瓶颈问题；其次是探索如何实现防御策略随云环境拓扑变化的实时自主优化，解决动态适应性缺陷问题；最后是探索如何在分布式环境下实现跨租户安全知识共享而不泄露敏感数据，平衡隐私与效能。针对上述问题，提出一种基于混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）的动态安全防御体系。该体系的核心任务包括设计多专家协同机制以融合异构安全能力覆盖全攻击链，构建动态门控网络实现攻击特征到最优专家模型的实时路由，并建立隐私保护下的分布式安全知识进化框架。
本文创新性地将混合专家模型应用于云安全领域，旨在突破传统单体智能模型在多变威胁场景下的泛化瓶颈。安全体系通过可微分门控网络动态调度四大专家系统：时空图神经网络专家负责建模分布式拒绝服务攻击的跨节点拓扑传播与时序演化特性，解决传统阈值检测的时空关联缺失问题；多模态卷积神经网络专家融合容器系统调用、网络流量日志及资源监控等多源异构数据，实现容器逃逸攻击的早期精准检测；联邦学习专家基于同态加密技术实现跨租户安全知识聚合；大语言模型决策专家则生成自适应防御策略，支持实时策略演进。
在此基础上，构建涵盖“流量层、容器层、隐私层、决策层”的四维纵深防御体系，通过跨层威胁情报共享机制消除安全木桶效应。该体系突破性地实现防御与资源的动态联动：基于实时威胁态势智能调度Kubernetes资源，在严格保障百毫秒级低时延响应与服务等级协议（SLA）合规的前提下，通过闭环反馈机制持续优化资源效能与防护策略的协同。本文研究为云原生环境，特别是高要求的教育培训场景，提供了一种具备强泛化能力、动态适应性和隐私合规性的安全防护路径。
本文首先综述云原生安全架构的研究现状，并分析人工智能技术在网络安全领域的最新研究进展，为后续工作奠定理论基础；其次基于MoE的动态安全防御体系架构设计， 提出一种基于混合专家模型的动态安全防御体系，重点阐述其四层核心架构的设计理念与智能门控机制的工作原理；然后进行专家模型关键技术实现与算法设计，详细阐述所构建安全专家模型的关键技术实现方案，并深入解析各专家模块的核心算法设计及其优化策略；接着进行动态安全防御机制实现与系统实践验证，介绍基于上述方法构建的动态防御机制的具体实现，并通过系统实践对整体方案进行有效性验证；最后总结全文的核心研究内容与创新点，并对未来研究方向进行展望。
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作者信息：
许文静，安宁，刘珠慧，于重
（国务院国有资产监督管理委员会干部教育培训中心，北京 100053）
