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高并發(fā)的數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)架構(gòu)及調(diào)度算法

當(dāng)前，電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)以微服務(wù)為主,，業(yè)務(wù)架構(gòu)發(fā)生了顯著變化,，數(shù)據(jù)安全能力需要與業(yè)務(wù)深度融合。然而,，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全能力仍以傳統(tǒng)軟硬件架構(gòu)為主,，無(wú)法滿(mǎn)足跨域流動(dòng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)彈性防護(hù)需求，難以適應(yīng)業(yè)務(wù)架構(gòu)的變化,，亟需研究基于微服務(wù)化架構(gòu)的數(shù)據(jù)共享交互安全保護(hù)技術(shù),。然而由于電力系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，不同數(shù)據(jù)又有著不同的數(shù)據(jù)安全需求,，普通的微服務(wù)架構(gòu)難以解決電力系統(tǒng)微服務(wù)架構(gòu)在高并發(fā)場(chǎng)景下的負(fù)載失衡,。針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種基于開(kāi)普勒優(yōu)化算法（Kepler Optimization Algorithm， KOA）的數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)調(diào)度算法,，旨在實(shí)現(xiàn)負(fù)載平衡,，從而提升系統(tǒng)的高并發(fā)處理能力。通過(guò)對(duì)云集群節(jié)點(diǎn)資源和微服務(wù)性能進(jìn)行詳細(xì)建模,，以平衡集群負(fù)載與最小化微服務(wù)運(yùn)行時(shí)間為目標(biāo)構(gòu)建了優(yōu)化模型,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于KOA的數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)調(diào)度算法在均衡服務(wù)器負(fù)載,、提升集群系統(tǒng)處理效率以及降低任務(wù)響應(yīng)時(shí)間方面具有顯著效果,，有效提升了系統(tǒng)的并發(fā)性能。

發(fā)表于：9/11/2024

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多方關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)訪問(wèn)安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型研究

對(duì)于現(xiàn)代電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)而言,，識(shí)別用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)推斷風(fēng)險(xiǎn)尤為關(guān)鍵,。特別是多個(gè)用戶(hù)合謀竊取數(shù)據(jù)的行為，可能會(huì)造成從非敏感數(shù)據(jù)推斷出敏感數(shù)據(jù),，導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)泄露,，嚴(yán)重威脅電力調(diào)度和國(guó)家安全。傳統(tǒng)的訪問(wèn)控制機(jī)制無(wú)法識(shí)別這種風(fēng)險(xiǎn),。為此,，提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多方關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型MPA-BN，綜合考慮用戶(hù)訪問(wèn)行為,、時(shí)間模式,、接口類(lèi)型和數(shù)據(jù)交互方式，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析用戶(hù)與服務(wù)接口之間的訪問(wèn)關(guān)系,，深入挖掘數(shù)據(jù)之間的依賴(lài)關(guān)系和概率特征,，識(shí)別數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)外服務(wù)接口的相關(guān)性以及用戶(hù)組合的潛在風(fēng)險(xiǎn)。本研究使用的數(shù)據(jù)集來(lái)自電力公司數(shù)據(jù)中臺(tái)的脫敏日志,， 其中包含10 000個(gè)訪問(wèn)用戶(hù),，生成日志的條目約100萬(wàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型能夠有效識(shí)別多用戶(hù)合謀竊取敏感數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn),，為電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全提供更有力的保障。

發(fā)表于：9/11/2024