基于合成生物安全数据库的风险评估平台的制作方法

本发明涉及数据库风险评估，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：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

技术实现思路

1、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。

2、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，

3、所述安全风险数据采集模块包括；

4、数据采集单元，用于采集合成生物技术数据库的操作数据；

5、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；

6、所述风险评估模块包括：

7、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；

8、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；

9、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。

10、所述输出模块以可视化方式展示安全风险评估结果。

11、进一步的，所述数据采集单元采集数据方式具体如下：

12、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；

13、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；

14、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；

15、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；

16、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。

17、进一步的，所述自适应模式识别算法包括以下步骤：

18、特征提取；

19、模式识别；

20、风险评级；

21、模型更新。

22、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：

23、假设系统模型为线性回归模型：

24、y＝xθ+ε

25、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；

26、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：

27、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；

28、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：

29、k＝p*x/(λ+x'*p*x)

30、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；

31、参数更新：使用增益k更新模型参数θ：

32、θ＝θ+k*(y-x'*θ)

33、其中，y-x'*θ是预测误差；

34、协方差矩阵更新：更新协方差矩阵p：

35、p＝p-k*x'*p/λ

36、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。

37、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，

38、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：

39、操作的数据量；

40、操作的频率；

41、操作的数据库表或字段；

42、用户的登录地点和设备；

43、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。

44、进一步的，所述机器学习训练单元训练步骤包括：

45、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；

46、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；

47、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；

48、模型验证：使用验证数据集对训练好的模型进行验证；

49、模型优化：用于调整模型的参数，使模型表现达到满意程度。

50、进一步的，所述蒙特卡洛模型具体包括：

51、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；

52、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；

53、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；

54、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：

55、r＝f(t,v,f,l,d)

56、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；

57、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。

58、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：

59、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；

60、模型选择：根据数据的特性选择时间序列预测模型；

61、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；

62、预测：使用训练好的模型对未来的风险趋势进行预测。

63、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：

64、

65、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；

66、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。

67、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：

68、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；

69、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：

70、q(st，at)＝q(st，at)+α(rt+1+γmaxaq(st+1，a)-q(st，at))

71、其中：

72、st：当前状态；

73、at：在当前状态下采取的行动；

74、rt+1：采取行动at后获得的即时回报；

75、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；

76、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。

77、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：

78、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；

79、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。

80、本发明的有益效果：

81、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。

82、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。