一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台的制作方法

本发明属于云计算与信息安全，具体涉及一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台。

背景技术：

1、在现代社会，随着云计算技术的广泛应用和数据资产规模的持续增长，云环境中的数据安全与信息保护面临日益复杂的挑战。企业在云平台中存储和处理大量敏感数据，涉及多租户共享、动态资源调度和跨域访问等场景，使得数据操作行为呈现出高度动态性与关联复杂性。为有效识别潜在的数据泄露、越权访问或异常扩散风险，亟需一种能够对数据实体间关系进行建模并实时感知其演化异常的智能安全防护机制。此类机制不仅须具备对海量操作事件的高效采集与结构化能力，还需融合图计算与机器学习技术，实现对数据资产拓扑结构的动态刻画与风险预判，在网络安全与数据治理领域具有重要的应用价值。

2、现有技术在云数据安全防护方面，通常采用基于日志审计的规则匹配、静态访问控制策略或孤立点异常检测模型。这些方法主要依赖预设的权限规则或对单次操作行为的统计分析，部分方案尝试引入静态数据血缘图或访问关系图以增强上下文感知能力。然而，上述方法多将数据对象及其访问关系视为静态结构，未能充分反映云环境中数据操作行为在时间维度上的连续性、衍生性与交互演化特性。

3、上述现有技术在应对动态云环境下的数据安全威胁时，存在明显的技术局限：（1）云数据操作具有高并发、多源异构和跨层联动的特点，传统基于孤立事件或静态图谱的分析方式对复杂关联行为的表征能力有限，影响对隐蔽性攻击或内部威胁的识别精度。

4、（2）异常判定多依赖固定阈值或人工定义的规则模板，缺乏对数据资产拓扑结构演化模式的自适应学习能力，导致对新型或组合式攻击模式的响应滞后。

5、（3）安全策略的生成与执行通常与检测过程解耦，且缺少基于实际处置效果的反馈机制，难以实现检测模型与响应策略的协同优化与持续演进。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，包括：数据采集与图谱构建模块、异常演化模式识别模块、演化风险驱动策略生成模块和闭环反馈与模型调优模块。

3、所述数据采集与图谱构建模块与所述异常演化模式识别模块连接，所述异常演化模式识别模块与所述演化风险驱动策略生成模块连接，所述演化风险驱动策略生成模块与所述闭环反馈与模型调优模块连接。

4、数据采集与图谱构建模块，通过部署于云环境的探针实时采集数据操作事件流，并利用图神经网络模型对数据实体间的访问与衍生关系进行持续学习，构建并实时更新数据资产动态拓扑图。

5、异常演化模式识别模块，实时监测所述数据资产动态拓扑图在更新过程中的结构演化特征，对其变更序列进行在线分析，判断是否存在异常演化，若存在异常演化，则识别对应的异常演化模式。

6、演化风险驱动策略生成模块，当检测到任一种异常演化模式时，将所述模式类型及其关联的数据节点集合、用户角色集合作为关键输入，触发对应的演化风险驱动策略生成子模块；所述子模块基于所述异常模式的内涵，生成并下发遏制与取证策略指令。

7、闭环反馈与模型调优模块，收集在所述策略指令执行期间及执行之后的相关数据节点和用户的新增操作事件，将其作为带标签的反馈数据，对所述图神经网络模型进行增量训练或强化学习。

8、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：1、本发明通过在虚拟机监控器、容器运行时和存储网关三层部署异构探针，实现了对跨层数据操作事件的全栈捕获，并以时序图神经网络对数据资产拓扑进行连续建模，克服了传统静态血缘图无法刻画云环境中数据访问行为在时间维度上演化特性的缺陷，使对隐蔽性内部威胁或横向移动攻击的感知能力从单点行为分析提升至结构演化层面。

9、2、本发明采用图自编码器与子图规则模板双通道协同识别机制，既保留了机器学习模型对未知异常模式的泛化发现能力，又通过可解释的图规则模板保障了对典型攻击场景的高精度匹配，解决了现有方案因依赖固定阈值或孤立点检测而导致的新型复合攻击漏报率高的问题。

10、3、本发明将策略生成与异常识别深度耦合，并引入基于真实处置结果的带标签反馈数据，通过增量训练与强化学习联合优化图神经网络参数与检测决策逻辑，使系统具备持续学习与自我调优能力，突破了传统安全平台中检测、响应、评估环节相互割裂的架构瓶颈。

1.一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述实时采集数据操作事件流的具体过程包括：

3.根据权利要求1所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述构建并实时更新数据资产动态拓扑图的具体方式包括：

4.根据权利要求1所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述异常演化模式包括敏感数据节点在异常时间被非常规角色高频访问所形成的异常聚集子图、数据流向在短时间内违背业务逻辑的异常路径增生、代表数据扩散风险的图熵值突变；

5.根据权利要求4所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述异常聚集子图的异常演化模式的具体检测方式包括：

6.根据权利要求4所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述异常路径增生的异常演化模式的具体检测方式包括：

7.根据权利要求4所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述图熵值突变的异常演化模式的具体检测方式包括：

8.根据权利要求1所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述遏制与取证策略指令包括但不限于对关联数据节点实施临时性高强度加密封锁、对涉及的用户会话发起重新认证与行为录制、自动生成并部署用于诱捕和追踪的蜜罐数据副本。

9.根据权利要求8所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述演化风险驱动策略生成子模块内置有策略知识库，所述策略知识库存储了各异常演化模式与一组预设响应动作的映射关系；

10.根据权利要求1所述的一种提供云数据安全与信息保护的智能服务平台，其特征在于：所述闭环反馈与模型调优模块的具体实现方式包括：