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
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3930 K
標(biāo)簽： 动态安全防御 混合专家模型 云原生
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文檔介紹：针对云原生教育培训平台面临的复杂动态安全威胁，以及传统防御机制存在的环境感知薄弱、智能决策缺失、泛化能力不足和隐私合规冲突等缺陷，提出基于混合专家模型的动态安全防御体系。该体系构建四层协同防护框架：时空图神经网络建模流量时空特征；多模态卷积神经网络融合容器化异构数据；联邦学习组件实现隐私保护下的知识共享；大语言模型生成可执行防御策略。核心创新包括设计可微分门控网络（Top-2稀疏激活）实现攻击特征到最优专家模型的动态路由，并建立威胁强度指数驱动的Kubernetes资源弹性调度机制。该研究为云原生教育平台提供了可弹性扩展的安全防护范式，其方法论对构建自适应安全体系具有理论价值与实践意义，为智能主动防御体系发展奠定基础。
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