CN117407880A - 基于合成生物安全数据库的风险评估平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据库风险评估技术领域，具体涉及基于合成生物安全数据库的风险评估平台，包括安全风险数据采集模块，用于采集合成生物技术数据库的操作数据，生成对应的安全风险数据；风险评估模块，用于对上述安全风险数据进行处理和分析，生成安全风险评估结果；输出模块，用于将上述安全风险评估结果以可视化方式输出，其中，所述安全风险数据采集模块包括；数据采集单元、数据转换单元；所述风险评估模块包括：安全风险分级处理单元、机器学习训练单元以及风险趋势预测单元。本发明，通过采集数据库的操作数据，转换为安全风险数据，再经过数据分析，实时地更新风险评估结果，能够及时发现和处理安全风险。
Description
技术领域
本发明涉及数据库风险评估技术领域，尤其涉及基于合成生物安全数据库的风险评估平台。
背景技术
在现代的合成生物技术中，大量的数据被存储和处理在数据库中，随着数据库的规模和复杂性的增加，数据库安全风险的管理和评估变得越来越重要，然而，传统的安全风险评估方法主要依赖于人工分析和判断，不仅工作量大，效率低，而且难以处理复杂和大规模的数据，往往不能及时准确地发现和处理安全风险。
同时，合成生物技术的数据具有其特殊性，不同于一般的商业或者个人数据，合成生物技术的数据往往涉及到复杂的生物实验和研究，数据的敏感性和重要性往往更高，因此，对于合成生物技术的数据库，需要更专业、更精确的安全风险评估系统。
近年来，虽然有一些基于机器学习和数据分析的安全风险评估方法被提出，但这些方法往往需要大量的标注数据，而且通常依赖于特定的应用场景和数据类型，难以广泛应用于合成生物技术的数据库，此外，这些方法往往缺乏对未来风险趋势的预测，难以提供及时有效的预警信息。
因此，如何开发一种能够自动、实时、精确地评估合成生物技术数据库的安全风险，预测未来的风险趋势，并且可以适应各种类型和规模的数据库，是当前合成生物技术和数据安全领域的一大挑战。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了基于合成生物安全数据库的风险评估平台。
基于合成生物安全数据库的风险评估平台，包括安全风险数据采集模块，用于采集合成生物技术数据库的操作数据，生成对应的安全风险数据；风险评估模块，用于对上述安全风险数据进行处理和分析，生成安全风险评估结果；输出模块，用于将上述安全风险评估结果以可视化方式输出，其中，
所述安全风险数据采集模块包括；
数据采集单元，用于采集合成生物技术数据库的操作数据；
数据转换单元，用于将采集到的操作数据转换为对应的安全风险数据，数据转换单元包含自适应模式识别算法，用于预测新的操作数据是否为异常操作；
所述风险评估模块包括：
安全风险分级处理单元，用于对采集到的安全风险数据进行优先级划分，以便更有效地处理和分析；
机器学习训练单元，用于利用训练数据集对风险评估算法进行训练，以提高评估精度；
风险趋势预测单元，用于基于历史风险数据预测未来的风险趋势，以便提前制定应对策略。
所述输出模块以可视化方式展示安全风险评估结果。
进一步的，所述数据采集单元采集数据方式具体如下：
数据库操作监听：数据采集单元对数据库的操作行为进行实时监听，包括用户的查询、插入、修改和删除操作，获取数据库的使用情况以及安全风险；
操作日志收集：数据采集单元收集数据库的操作日志，包括登录/登出事件、数据库查询、数据修改，该日志信息用于为评估安全风险提供详尽的信息；
异常行为检测：数据采集单元通过对数据库操作行为的模式进行分析自动检测任何异常的数据库操作行为；
用户行为跟踪：数据采集单元跟踪用户的操作行为，包括用户于何时、何地、使用何设备访问数据库，进行了何种操作，该信息帮助数据采集单元理解用户的操作习惯，形成操作记忆；
数据采集自适应调整：数据采集单元根据数据库的实际操作情况，自动调整数据采集的策略。
进一步的，所述自适应模式识别算法包括以下步骤：
特征提取；
模式识别；
风险评级；
模型更新。
所述自适应模式识别算法具体采用递推最小二乘法，具体如下：
假设系统模型为线性回归模型：
y＝Xθ+ε
其中，y为观测结果，X为观测值对应的特征向量，θ为模型参数，ε为噪声；
RLS算法目标是寻找最优的模型参数θ，使预测值和实际值之间的误差平方和最小，递推最小二乘法的更新过程描述为以下四个步骤：
初始化：设置θ的初始值和协方差矩阵P的初始值，θ设为0向量，P设为大的单位矩阵；
增益计算：对于每一个新的观测值x(即操作数据的特征向量)和对应的观测结果y(即是否为异常操作)，计算RLS算法的增益k：
k＝P*x/(λ+x'*P*x)
其中，x'为x的转置，λ为大于0的常数，用于控制模型的忘记因子，以使得模型更关注最近的数据；
参数更新：使用增益k更新模型参数θ：
θ＝θ+k*(y-x'*θ)
其中，y-x'*θ是预测误差；
协方差矩阵更新：更新协方差矩阵P：
P＝P-k*x'*P/λ
以上四个步骤循环进行，直到所有的操作数据被处理完毕，得到的模型参数θ为最终结果，用于预测新的操作数据是否为异常操作。
进一步的，所述安全风险分级处理单元对安全风险数据优先级划分过程包括风险评级环节和优先级排序环节，其中，
所述风险评级：根据安全风险数据中的具体情况，将风险数据划分为不同的等级，具体的评级标准包括：
操作的数据量；
操作的频率；
操作的数据库表或字段；
用户的登录地点和设备；
所述优先级排序：在对风险进行评级后，安全风险分级处理单元根据风险等级对风险数据进行优先级排序，优先处理等级更高的风险，优先级排序使用堆排序或优先级队列数据结构。
进一步的，所述机器学习训练单元训练步骤包括：
数据预处理：训练数据集可能包含大量的原始操作数据，首先需要对这些数据进行预处理；
特征提取：从预处理后的数据中提取出对风险评估有用的特征，包括操作类型、操作时间、操作的数据库表或字段、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
模型训练：选择蒙特卡洛模型作为风险评估算法，然后使用训练数据集对模型进行训练；
模型验证：使用验证数据集对训练好的模型进行验证；
模型优化：用于调整模型的参数，使模型表现达到满意程度。
进一步的，所述蒙特卡洛模型具体包括：
定义风险模型：定义一个风险模型，描述安全风险和影响，该模型包括操作类型、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
随机抽样：在模型中，对各类型发生概率基于历史数据进行估计，对各因素，进行随机抽样；
模拟计算：对每一次随机抽样，使用风险评估算法计算对应的风险等级；
统计分析：通过模拟计算，得到风险等级的可能性分布，使用以下表示风险等级计算公式：
R＝f(T,V,F,L,D)
其中，R表示风险等级，T表示操作类型，V表示操作的数据量，F表示操作的频率，L表示用户的登录地点，D表示用户的设备，f为风险评估算法；
然后，通过蒙特卡洛模拟进行随机抽样和模拟计算，得到R可能性分布。
进一步的，所述风险趋势预测单元基于时间序列预测模型，具体为自回归集成移动平均(ARIMA)模型或者长短期记忆网络(LSTM)，具体如下：
数据处理：首先，将历史风险数据转化为适合进行预测的时间序列格式；
模型选择：根据数据的特性选择时间序列预测模型；
模型训练：使用历史风险数据训练模型，例如，可以使用ARIMA模型的三个参数(自回归项、差分项和移动平均项)来拟合历史数据；
预测：使用训练好的模型对未来的风险趋势进行预测。
进一步的，选择ARIMA模型进行风险趋势预测，使用以下公式表示模型：
其中，Yt是t时刻的风险等级，到/>是自回归项的参数θ1到θq是移动平均项的参数，et是t时刻的误差项；
然后，使用最小二乘法等方法估计模型参数，得到最佳拟合的模型，利用该模型，预测未来的风险趋势。
进一步的，该平台还包括自适应危机干预模块，该模块利用风险评估结果，结合数据库的当前状态和以往的操作历史，实时计算应对措施的优先级和效果，自动触发和调整安全策略，对突发安全事件的快速响应，具体包括：
风险动态阈值调整单元：根据数据库操作的实时状态和历史趋势，动态调整风险阈值，以捕捉潜在的安全威胁；
自适应策略推荐单元：利用机器学习算法，根据风险评估结果，为数据库管理员推荐最合适的干预措施，并在可能的情况下，自动执行预设的安全策略，所述机器学习算法基于Q-Learning算法，Q-Learning用于存储自适应策略推荐单元在某个状态下采取某个行动所能获得的预期回报，更新Q值的公式如下：
Q(st，at)＝Q(st，at)+α(rt+1+γmaxaQ(st+1，a)-Q(st，at))
其中：
st：当前状态；
at：在当前状态下采取的行动；
rt+1：采取行动at后获得的即时回报；
γ：折扣因子它决定了末来回报的重要性，值范围为0到1之间；
α：学习率，决定了新信息覆盖旧信息的速度，值范围为0到1；之间；maxaQ(st+1，a)：下一个状态下所有可能行动的最大Q值。
进一步的，该平台还包括合成生物数据完整性保障模块，该模块通过加密和完整性验证技术，保障合成生物数据的完整性和机密性，具体包括：
数据加密与解密单元：使用加密算法，对敏感的合成生物数据进行加密存储和传输；
数据完整性验证单元：通过数字签名和哈希函数技术，实时验证数据的完整性，防止未授权的修改和篡改。
本发明的有益效果：
本发明，通过采集数据库的操作数据，转换为安全风险数据，再经过数据分析，能够全面地评估数据库的安全风险，系统能够实时地采集和处理数据，实时地更新风险评估结果，能够及时发现和处理安全风险，使用先进的数据分析和机器学习方法，如递推最小二乘法和蒙特卡洛模拟等，能够准确地评估各种风险的等级和优先级，能够精确地预测未来的风险趋势。
本发明，系统使用自适应的模式识别和自动调整模型和参数，适应各种类型和规模的数据库，以及各种变化的环境和条件，自我学习和改进，随着时间的推移，其性能和效果不断提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的系统模块示意图；
图2为本发明实施例的系统逻辑框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1-图2所示，基于合成生物安全数据库的风险评估平台，包括安全风险数据采集模块，用于采集合成生物技术数据库的操作数据，生成对应的安全风险数据；风险评估模块，用于对上述安全风险数据进行处理和分析，生成安全风险评估结果；输出模块，用于将上述安全风险评估结果以可视化方式输出，其中，
所述安全风险数据采集模块包括；
数据采集单元，用于采集合成生物技术数据库的操作数据；
数据转换单元，用于将采集到的操作数据转换为对应的安全风险数据，数据转换单元包含自适应模式识别算法，用于预测新的操作数据是否为异常操作；
所述风险评估模块包括：
安全风险分级处理单元，用于对采集到的安全风险数据进行优先级划分，以便更有效地处理和分析；
机器学习训练单元，用于利用训练数据集对风险评估算法进行训练，以提高评估精度；
风险趋势预测单元，用于基于历史风险数据预测未来的风险趋势，以便提前制定应对策略。
所述输出模块以可视化方式展示安全风险评估结果。
该平台通过引入自适应模式识别、风险分级处理、机器学习训练、风险趋势预测、报告模板自动生成和自然语言处理等创新模块和算法，不仅能准确评估安全风险，同时提供更细致、更全面的评估结果，具有极高的实用价值和创新性。
所述数据采集单元采集数据方式具体如下：
数据库操作监听：数据采集单元对数据库的操作行为进行实时监听，包括用户的查询、插入、修改和删除操作，获取数据库的使用情况以及安全风险；
操作日志收集：数据采集单元收集数据库的操作日志，包括登录/登出事件、数据库查询、数据修改，该日志信息用于为评估安全风险提供详尽的信息；
异常行为检测：数据采集单元通过对数据库操作行为的模式进行分析自动检测任何异常的数据库操作行为，如果某个操作的模式与正常的操作模式显著不同，数据采集单元就会将这个操作标记为异常行为，进行特别关注；
用户行为跟踪：数据采集单元跟踪用户的操作行为，包括用户于何时、何地、使用何设备访问数据库，进行了何种操作，该信息帮助数据采集单元理解用户的操作习惯，形成操作记忆；
数据采集自适应调整：数据采集单元根据数据库的实际操作情况，自动调整数据采集的策略，例如，如果数据库的操作频率增加，数据采集单元会增大数据采集的频率；反之，如果数据库的操作频率减少，数据采集单元会降低数据采集的频率，以节省资源；
综上所述，数据采集单元通过数据库操作监听、操作日志收集、异常行为检测、用户行为跟踪以及自适应的数据采集策略，全面、精确地从合成生物技术数据库中收集操作数据，为安全风险评估提供重要的数据基础。
所述自适应模式识别算法包括以下步骤：
特征提取：算法从操作数据中提取关键特征。可能包括操作的类型(查询、插入、修改、删除等)、操作的时间、操作的数据表或字段、操作的数据量、操作的频率、用户登录的位置和设备等。每个操作会被转换为特征向量以便后续处理。
模式识别：递推最小二乘法在此阶段发挥关键作用。此算法首先设定一个线性模型，根据历史操作数据计算模型参数。然后，算法将新的操作数据(特征向量)输入到模型中，计算预测值。如果预测值与实际值之间的差距超过了预设的阈值，算法就会认定该操作为异常操作。
风险评级：对于被判断为异常操作的特征向量，算法会进一步进行风险评级。风险评级可能基于操作的特性，例如操作的数据量、操作的频率、操作的数据库表或字段等。风险等级最终会被用于生成安全风险数据。
模型更新：最后，算法根据新的操作数据，使用递推最小二乘法在线更新模型参数。这是一个自适应的过程，算法会根据最新的数据，不断调整模型的参数，以提高模式识别的准确性。
递推最小二乘法的优势在于，它能够在线更新模型，不需要存储大量的历史数据，节省了大量的存储空间，并且能够实时反应数据的变化，具有较高的实时性。这使得它非常适合用于处理大量的、实时的数据库操作数据。
所述自适应模式识别算法具体采用递推最小二乘法，具体如下：
假设系统模型为线性回归模型：
y＝Xθ+ε
其中，y为观测结果，X为观测值对应的特征向量，θ为模型参数，ε为噪声；
RLS算法目标是寻找最优的模型参数θ，使预测值和实际值之间的误差平方和最小，递推最小二乘法的更新过程描述为以下四个步骤：
初始化：设置θ的初始值和协方差矩阵P的初始值，θ设为0向量，P设为大的单位矩阵；
增益计算：对于每一个新的观测值x(即操作数据的特征向量)和对应的观测结果y(即是否为异常操作)，计算RLS算法的增益k：
k＝P*x/(λ+x'*P*x)
其中，x'为x的转置，λ为大于0的常数，用于控制模型的忘记因子，以使得模型更关注最近的数据；
参数更新：使用增益k更新模型参数θ：
θ＝θ+k*(y-x'*θ)
其中，y-x'*θ是预测误差；
协方差矩阵更新：更新协方差矩阵P：
P＝P-k*x'*P/λ
以上四个步骤循环进行，直到所有的操作数据被处理完毕，得到的模型参数θ为最终结果，用于预测新的操作数据是否为异常操作。
通过递推最小二乘法，我们能够实时更新模型参数，从而实现对数据库操作数据的实时监控，及时发现并评估可能的安全风险。
所述安全风险分级处理单元对安全风险数据优先级划分过程包括风险评级环节和优先级排序环节，其中，
所述风险评级：根据安全风险数据中的具体情况，将风险数据划分为不同的等级，具体的评级标准包括：
操作的数据量：涉及的数据量大可能意味着风险更大；
操作的频率：频繁的异常操作可能表明存在持续的安全威胁；
操作的数据库表或字段：如果操作涉及到的是敏感信息(例如用户的个人信息)，那么风险等级可能更高；
用户的登录地点和设备：来自于不寻常的登录地点或设备的操作可能意味着风险更大；
所述优先级排序：在对风险进行评级后，安全风险分级处理单元根据风险等级对风险数据进行优先级排序，优先处理等级更高的风险，优先级排序使用堆排序或优先级队列数据结构。
通过这种方式，安全风险分级处理单元可以将安全风险数据进行优先级划分，从而帮助系统管理员更有效地处理和防范安全风险。
所述机器学习训练单元训练步骤包括：
数据预处理：训练数据集可能包含大量的原始操作数据，首先需要对这些数据进行预处理。预处理的步骤可能包括数据清洗(例如去除无效或者错误的数据)、数据转换(例如将非数值数据转换为数值数据)、数据标准化(例如将数据调整到同一范围)等。
特征提取：从预处理后的数据中提取出对风险评估有用的特征，包括操作类型、操作时间、操作的数据库表或字段、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
模型训练：选择蒙特卡洛模型作为风险评估算法，然后使用训练数据集对模型进行训练，训练的目标是优化模型的参数，使得模型在训练数据集上的预测结果和实际结果之间的差距最小；
模型验证：使用验证数据集对训练好的模型进行验证，验证的目的是检查模型在未见过的数据上的表现，以评估模型的泛化能力；
模型优化：用于调整模型的参数，使模型表现达到满意程度。
所述蒙特卡洛模型具体包括：
定义风险模型：定义一个风险模型，描述安全风险和影响，该模型包括操作类型、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
随机抽样：在模型中，对各类型发生概率基于历史数据进行估计，对各因素，进行随机抽样；
模拟计算：对每一次随机抽样，使用风险评估算法计算对应的风险等级；
统计分析：通过模拟计算，得到风险等级的可能性分布，使用以下表示风险等级计算公式：
R＝f(T,V,F,L,D)
其中，R表示风险等级，T表示操作类型，V表示操作的数据量，F表示操作的频率，L表示用户的登录地点，D表示用户的设备，f为风险评估算法；
然后，通过蒙特卡洛模拟进行随机抽样和模拟计算，得到R可能性分布；
通过这种方式，蒙特卡洛模拟可以帮助我们更好地理解和评估安全风险，从而更有效地进行风险管理。
所述风险趋势预测单元基于时间序列预测模型，具体为自回归集成移动平均(ARIMA)模型或者长短期记忆网络(LSTM)，具体如下：
数据处理：首先，将历史风险数据转化为适合进行预测的时间序列格式，例如，将每天的风险等级求平均或取最大值，从而得到一组每天的风险等级；
模型选择：根据数据的特性选择时间序列预测模型，例如，如果数据呈现出明显的季节性或趋势性，可能需要选择ARIMA模型；如果数据的复杂度较高，可能需要选择LSTM模型；
模型训练：使用历史风险数据训练模型，例如，可以使用ARIMA模型的三个参数(自回归项、差分项和移动平均项)来拟合历史数据；
预测：使用训练好的模型对未来的风险趋势进行预测。
选择ARIMA模型进行风险趋势预测，使用以下公式表示模型：
其中，Yt是t时刻的风险等级，到/>是自回归项的参数θ1到θq是移动平均项的参数，et是t时刻的误差项；
然后，使用最小二乘法等方法估计模型参数，得到最佳拟合的模型，利用该模型，预测未来的风险趋势。
所述输出模块可生成详细的安全报告，安全报告包括对各级别安全风险的分析、预测的风险趋势、建议的应对措施，为用户提供全面、详尽的安全评估结果。
该平台还包括反馈处理模块，用户通过该模块对评估结果提出反馈和建议，反馈信息用于进一步优化系统性能，反馈处理模块包括自然语言处理(NLP)模块，解析用户的自然语言反馈，提供更准确的反馈理解。
该平台还包括自适应危机干预模块，该模块利用风险评估结果，结合数据库的当前状态和以往的操作历史，实时计算应对措施的优先级和效果，自动触发和调整安全策略，对突发安全事件的快速响应，具体包括：
风险动态阈值调整单元：根据数据库操作的实时状态和历史趋势，动态调整风险阈值，以捕捉潜在的安全威胁；
自适应策略推荐单元：利用机器学习算法，根据风险评估结果，为数据库管理员推荐最合适的干预措施，并在可能的情况下，自动执行预设的安全策略，所述机器学习算法基于Q-Learning算法，Q-Learning用于存储自适应策略推荐单元在某个状态下采取某个行动所能获得的预期回报，更新Q值的公式如下：
Q(st，at)＝Q(st，at)+α(rt+1+γmaxaQ(st+1，a)-Q(st，at))
其中：
st：当前状态；
at：在当前状态下采取的行动；
rt+1：采取行动at后获得的即时回报；
γ：折扣因子它决定了末来回报的重要性，值范围为0到1之间；
α：学习率，决定了新信息覆盖旧信息的速度，值范围为0到1；之间；
maxaQ(st+1，a)：下一个状态下所有可能行动的最大Q值；
状态定义：状态可以定义为系统的当前安全状况，例如当前的威胁级别、已发现的异常行为数量、数据库访问模式等。
行动定义：行动可以定义为将要执行的安全策略，例如更改访问权限、增加监视等级等。
回报定义：回报可以定义为采取特定行动后系统安全状况的改善程度。例如，减少异常行为的数量、降低风险评分等。
学习过程：通过不断地观察当前状态，采取行动，并观察回报和下一状态，智能体会不断更新其Q值表格。使用ε-贪心策略(ε-greedy policy)可以确保既有一定的探索(随机选择行动)也有一定的利用(根据Q值选择最佳行动)。
策略推荐：当模型训练完成后，对于任何给定的状态，选择具有最高Q值的行动即可得到推荐的策略。
该平台还包括合成生物数据完整性保障模块，该模块通过加密和完整性验证技术，保障合成生物数据的完整性和机密性，具体包括：
数据加密与解密单元：使用加密算法，对敏感的合成生物数据进行加密存储和传输；
数据完整性验证单元：通过数字签名和哈希函数技术，实时验证数据的完整性，防止未授权的修改和篡改。
我们具有一个合成生物技术数据库，利用安全风险评估系统对其进行风险评估，下面是一些具体的实施步骤：
数据采集：我们的数据采集单元首先会监控数据库的所有操作，包括查询、插入、修改和删除，记录每一个操作的详细信息，包括操作类型、时间、用户、设备、操作的数据量等。下表展示了部分采集到的数据：
数据转换：我们的数据转换单元会将采集到的操作数据转换为对应的安全风险数据，根据操作的类型、时间、用户、设备和数据量等因素，计算出一个风险等级，风险等级是一个从0到1的值，0表示没有风险，1表示最高风险，使用递推最小二乘法或者其他的模式识别算法进行计算。
风险分级：我们的风险分级处理单元会对计算出的风险等级进行优先级划分。例如，将风险等级为0.8以上的操作标记为高优先级，风险等级为0.5到0.8的操作标记为中优先级，风险等级为0.5以下的操作标记为低优先级。
风险预测：风险趋势预测单元会基于历史的风险数据预测未来可能出现的风险趋势，使用ARIMA模型或者LSTM模型进行预测。
风险处理：最后，我们的风险处理单元会根据风险的优先级和预测结果，制定并执行相应的处理策略，对于高优先级的风险，立即通知管理员进行处理；对于预测到的未来风险，提前进行预警和防范。
通过以上步骤，本发明安全风险评估系统可以全面、实时、精确地评估合成生物技术数据库的安全风险，有效地预防和处理安全事故。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，包括安全风险数据采集模块，用于采集合成生物技术数据库的操作数据，生成对应的安全风险数据；风险评估模块，用于对上述安全风险数据进行处理和分析，生成安全风险评估结果；输出模块，用于将上述安全风险评估结果以可视化方式输出，其中，
所述安全风险数据采集模块包括：
数据采集单元，用于采集合成生物技术数据库的操作数据；
数据转换单元，用于将采集到的操作数据转换为对应的安全风险数据，数据转换单元包含自适应模式识别算法，用于预测新的操作数据是否为异常操作；
所述风险评估模块包括：
安全风险分级处理单元，用于对采集到的安全风险数据进行优先级划分，以便更有效地处理和分析；
机器学习训练单元，用于利用训练数据集对风险评估算法进行训练，以提高评估精度；
风险趋势预测单元，用于基于历史风险数据预测未来的风险趋势，以便提前制定应对策略；
所述输出模块以可视化方式展示安全风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述数据采集单元采集数据方式具体如下：
数据库操作监听：数据采集单元对数据库的操作行为进行实时监听，包括用户的查询、插入、修改和删除操作，获取数据库的使用情况以及安全风险；
操作日志收集：数据采集单元收集数据库的操作日志，包括登录/登出事件、数据库查询、数据修改，该日志信息用于为评估安全风险提供详尽的信息；
异常行为检测：数据采集单元通过对数据库操作行为的模式进行分析自动检测任何异常的数据库操作行为；
用户行为跟踪：数据采集单元跟踪用户的操作行为，包括用户于何时、何地、使用何设备访问数据库，进行了何种操作，该信息帮助数据采集单元理解用户的操作习惯，形成操作记忆；
数据采集自适应调整：数据采集单元根据数据库的实际操作情况，自动调整数据采集的策略。
3.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述自适应模式识别算法具体采用递推最小二乘法，具体如下：
假设系统模型为线性回归模型：
y＝Xθ+ε
其中，y为观测结果，X为观测值对应的特征向量，θ为模型参数，ε为噪声；
RLS算法目标是寻找最优的模型参数θ，使预测值和实际值之间的误差平方和最小，递推最小二乘法的更新过程描述为以下四个步骤：
初始化：设置θ的初始值和协方差矩阵P的初始值，θ设为0向量，P设为大的单位矩阵；
增益计算：对于每一个新的观测值x和对应的观测结果y，计算RLS算法的增益k：
k＝P*x/(λ+x'*P*x)
其中，x'为x的转置，λ为大于0的常数，用于控制模型的忘记因子，以使得模型更关注最近的数据；
参数更新：使用增益k更新模型参数θ：
θ＝θ+k*(y-x'*θ)
其中，y-x'*θ是预测误差；
协方差矩阵更新：更新协方差矩阵P：
以上四个步骤循环进行，直到所有的操作数据被处理完毕，得到的模型参数θ为最终结果，用于预测新的操作数据是否为异常操作。
4.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述安全风险分级处理单元对安全风险数据优先级划分过程包括风险评级环节和优先级排序环节，其中，
所述风险评级：根据安全风险数据中的具体情况，将风险数据划分为不同的等级，具体的评级标准包括操作的数据量、操作的频率、操作的数据库表或字段、用户的登录地点和设备；
所述优先级排序：在对风险进行评级后，安全风险分级处理单元根据风险等级对风险数据进行优先级排序，优先处理等级更高的风险，优先级排序使用堆排序或优先级队列数据结构。
5.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述机器学习训练单元训练步骤包括：
数据预处理：训练数据集可能包含大量的原始操作数据，首先需要对这些数据进行预处理；
特征提取：从预处理后的数据中提取出对风险评估有用的特征，包括操作类型、操作时间、操作的数据库表或字段、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
模型训练：选择蒙特卡洛模型作为风险评估算法，然后使用训练数据集对模型进行训练；
模型验证：使用验证数据集对训练好的模型进行验证；
模型优化：用于调整模型的参数，使模型表现达到满意程度。
6.根据权利要求5所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述蒙特卡洛模型具体包括：
定义风险模型：定义一个风险模型，描述安全风险和影响，该模型包括操作类型、操作的数据量、操作的频率、用户的登录地点和设备；
随机抽样：在模型中，对各类型发生概率基于历史数据进行估计，对各因素，进行随机抽样；
模拟计算：对每一次随机抽样，使用风险评估算法计算对应的风险等级；
统计分析：通过模拟计算，得到风险等级的可能性分布，使用以下表示风险等级计算公式：
R＝f(T,V,F,L,D)
其中，R表示风险等级，T表示操作类型，V表示操作的数据量，F表示操作的频率，L表示用户的登录地点，D表示用户的设备，f为风险评估算法；
然后，通过蒙特卡洛模拟进行随机抽样和模拟计算，得到R可能性分布。
7.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，所述风险趋势预测单元基于时间序列预测模型，具体为自回归集成移动平均模型或者长短期记忆网络，具体如下：
数据处理：首先，将历史风险数据转化为适合进行预测的时间序列格式；
模型选择：根据数据的特性选择时间序列预测模型；
模型训练：使用历史风险数据训练模型，例如，可以使用ARIMA模型的三个参数来拟合历史数据；
预测：使用训练好的模型对未来的风险趋势进行预测。
8.根据权利要求7所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，选择ARIMA模型进行风险趋势预测，使用以下公式表示模型：
其中，Yt是t时刻的风险等级，到/>是自回归项的参数θ1到θq是移动平均项的参数，et是t时刻的误差项；
然后，使用最小二乘法等方法估计模型参数，得到最佳拟合的模型，利用该模型，预测未来的风险趋势。
9.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，该平台还包括自适应危机干预模块，该模块利用风险评估结果，结合数据库的当前状态和以往的操作历史，实时计算应对措施的优先级和效果，自动触发和调整安全策略，对突发安全事件的快速响应，具体包括：
风险动态阈值调整单元：根据数据库操作的实时状态和历史趋势，动态调整风险阈值，以捕捉潜在的安全威胁；
自适应策略推荐单元：利用机器学习算法，根据风险评估结果，为数据库管理员推荐最合适的干预措施，并在可能的情况下，自动执行预设的安全策略，所述机器学习算法基于Q-Learning算法，Q-Learning用于存储自适应策略推荐单元在某个状态下采取某个行动所能获得的预期回报，更新Q值的公式如下：
Q(st,at)＝Q(st,at)+α(rt+1+γmaxaQ(st+1,a)-Q(st,at))
其中：
st:当前状态；
at:在当前状态下采取的行动；
rt+1:采取行动at后获得的即时回报；
γ:折扣因子它决定了末来回报的重要性，值范围为0到1之间；
α:学习率，决定了新信息覆盖旧信息的速度，值范围为0到1；之间；
maxaQ(st+1,a):下一个状态下所有可能行动的最大Q值。
10.根据权利要求1所述的基于合成生物安全数据库的风险评估平台，其特征在于，该平台还包括合成生物数据完整性保障模块，该模块通过加密和完整性验证技术，保障合成生物数据的完整性和机密性，具体包括：
数据加密与解密单元：使用加密算法，对敏感的合成生物数据进行加密存储和传输；
数据完整性验证单元：通过数字签名和哈希函数技术，实时验证数据的完整性，防止未授权的修改和篡改。
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| CN118096135A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 山东港源管道物流有限公司 | 一种用于港口罐区设备的防腐蚀管理系统 |
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- 2023-09-14 CN CN202311185889.0A patent/CN117407880A/zh active Pending
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