基于AI 驱动的烟草云平台智能安全监测与响应系统研究

1 烟草云平台安全现状及问题分析

1.1 烟草云平台在全省与全行业的应用

省级乃至国家层面的烟草行业重要支撑系统——烟草云平台，已然渗透到烟草产业链的重要环节中，包括种植、加工、流通，销售在内的全流程，依靠先进的数据融合技术来优化资源分配及共享机制[1]。烟草云平台使得烟草行业内部的企业可迅速获取生产动态、库存情况、市场趋势之类的资料，开展经营操作决策变得精准起来；烟草云平台有效促进了供应链上下游企业在工作中的配合程度，并且提高了整个链条上各自运转时的速度。

1.2 烟草云平台的安全威胁分析

烟草云平台碰上多重安全风险的严峻考验，处在网络空间攻防博弈的场域中，黑客可能借由漏洞挖掘、恶意代码入侵等方法手段来达成非法获取平台核心数据的目的。目前，涉及客户信息及商业机密的关键数据，数据泄露情况较为严重。这其中既包括因内部人员操作疏忽导致的信息外流，也存在权限滥用造成的信息泄露事件。与此同时外部入侵威胁的出现也对数据外泄构成压力，在云计算环境下越发复杂的态势里，云服务商在管理方面潜在存在的漏洞将会很大程度限制整个烟草云平台安全保护的整体效能。

1.3 现有安全监测与响应手段的不足

当下流行的那些安全监测与响应机制大多依靠规则库以及特征匹配技术，这种做法在处理新型威胁和复杂攻击情形的时候就显得很局限。这些方法基本没有智能化分析或者动态学习的能力，很难真正察觉到潜藏的风险。在应急处置期间，传统流程往往比较死板而且处理速度不高，不能满足迅速改变的安全局势需求，现有的技术架构很难针对各种不同的网络安全事件给予专门化的解决办法，这就限制了整体防护水平的改进。

2​AI 驱动技术在烟草云平台安全中的应用机制

2.1 AI 技术概述

AI 技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理这些前沿研究领域里。机器学习会通过创建模型去发掘数据里隐藏的联系和主要特性，进而做到对未知样本的精确预测以及分类任务，深度学习属于机器学习的一个分支，它依靠人工神经网络结构，在处理复杂非线性问题时有着明显的优势。

2.2 AI 在安全监测中的应用机制

安全监测领域里，人工智能技术凭借烟草云平台庞大的数据资源，可以精准地找出异常行为和潜在的风险，采用以机器学习为核心的构建技术框架。此方法能够模仿标准业务流程，在出现偏离预设模式的时候，就会立刻启动警报机制，深度神经网络对于复杂网络流量信息有着很强的解析能力，它可以正确地提取出隐藏的攻击特征，借助对网络数据包细致入微的分析，AI 系统可以迅速地检测到各种潜在的威胁，并将其阻止 [2]。

2.3 AI 在安全响应中的应用机制

人工智能技术在安全响应方面的应用主要集中在应急处理以及策略规划这两个大块内容上。当安全事件被检测出来的时候，AI 系统就会自动启动事先准备好的预案，并且会根据事件的具体情况还有可能带来的危害程度来制定出个性化的应对方案，借助于以往的数据资料和当前的信息汇总。AI 可以建立起一套比较高效的动态安全反应模型，这样一来决策的准确性以及执行速度都会得到明显的改善效果。

3 基于AI 驱动的烟草云平台安全监测系统设计

3.1 系统总体架构设计

依靠人工智能技术搭建起来的烟草 台智能安全监测体系，采取分层结构规划，包含数据采集，数据传送，AI 分析以及预警这四 汇总平台运作期间所产生的各种数据资源的任务，诸如网络流量消息， = 致力于保证数据的安全性与高效率，要达成在各个部分之间的顺利流通 习算法对输入的数据执行深入剖析，从而找出潜藏的安全风险要素，预警 结果形成即时警报消息，给决策给予依据。如图 1所示：

3.2 数据采集模块设计

数据采集模块需要全面、烟草云平台的数据采集环节要达到非常高的精确度。利用网络探针，日志收集器这些工具来获取网络流量，系统操作记录以及应用运行日志等各类数据，要想保证数据完整而且可靠，数据采集模块就要融合实时监测手段，运用高效的过滤算法把那些多余或者无关的噪声数据剔除掉，以此优化数据品质。

3.3 AI 分析模型构建

安全监测系统的实质就是搭建起以人工智能为动力源的分析架构，这个架构包含了许多种不同的机器学习和深度学习技术。比如决策树、支持向量机以及卷积神经网络等，在模型的设计过程中，需要依靠大量的历史数据来进行训练，以此来准确地提取出正常业务行为的特征以及一些常见的攻击模式，在实际运作期间，要不断地搜集并输入当前的数据到模型当中，这样就能做到随时监控的功能，并且依照分析得到的结果来判断潜在的安全威胁到底有多严重 。

3.4 预警机制设计

依靠人工智能算法模型分析出来的成果 警系统就能做到分级预警信息的即时推送，凭借设置某种阈值参数。当潜藏的风险指标到达预 的时候，系统就会自动触发对应级别的警报，预警通知可以通过短信，邮件或者界 窗等多种途径传送给指定的接受者，这种机制能够同应急反应平台完美对接，在生成预警的时候，就能立刻开始应急预案流程。

4 基于AI 驱动的烟草云平台安全响应系统设计

4.1 响应系统总体架构设计

依靠人工智能技术塑造而成的烟草云平台智能安全反应体系。包含三个主要部分，也就是应急处置模块，策略生成模块和恢复重建模块，应急处置模块重点执行对突发安全威胁的及时监测与快速应对，策略生成模块按照某一安全事件的特点及其可能带来的风险，设计出最合适的解决方法，恢复重建模块则在安全事件处理完毕之后，协助系统慢慢回归正常运转状况 [3]。

4.2 应急处理模块设计

应急响应体系要具备高效性和智能化特征。在安全事件出现的时候，这个体系可以快速切断网络联系，把潜藏的威胁源头隔离开来，以此防止事态进一步扩大，它的主要功能涵盖数据收集，储存以及传送这些部分，给后面的追查剖析和决策给予有力的数据支撑。

4.3 策略生成模块设计

策略生成模块利用人工智能技术，把历史数据和实时信息整合起来，创建起动态安全回应体系。这个模块通过多角度分析事件的特性（包含类别，波及范围以及系统重要性），制订出准确又具有针对性的应对计划，而且带有策略评判和改良的功能，从而保证应对计划切实可行。

4.4 恢复重建模块设计

恢复重建模块的主要目的在于保证烟草云平台遭受安全事件之后可以迅速恢复正常运作。这个模块大致包含定期的数据备份，紧急的数据恢复以及安全检查并加以修正等主要功能部分，力求让系统重新启动以后的安全性有所保障，而且要维持其总体性能指标的稳定状态。

5 系统实施与验证

5.1 系统实施步骤与方法

系统实施分为需求调研、本研究涉及系统设计、开发测试以及部署上线这些主要环节。调研阶段，需与烟草企业人员充分交流，明晰其安全需求及业 系统设计阶段按照调研结果来搭建整体架构并划分出核心功能模块，开发测试阶段侧重 代码编写和功能验证工作，保证系统运行稳定且技术可靠，上线部署阶段会把系统迁移到烟草云平台环境中去，并且执行联调优化操作。

5.2 系统测试与验证方案

系统测试包括功能测试、本研究涉及系统功能检验、性能评价、安全检测等诸多方面。功能测试着重于检查系统各个部分是否契合预期的功能需求，性能测试主要针对系统在高负荷情况下的运行速度和反应时间展开深入剖析，安全测试则利用模拟各种潜在威胁情景的方式，来评判系统的保护能力和抵抗攻击的可靠性，要实现这些目的，可以采取基准比较法，把依靠人工智能技术的安全系统同传统的安全手段进行全面对比，这样就能显示出它在智能监督和应急处理方面所具备的独特优势。

5.3 测试结果分析与评估

依照测试数据来分析评估，着重查看系统在精确度，回应时延，运作效率这些方面的表现状况。通过细致剖析安全威胁识别，防御策略形成，应急恢复机制等关键部分，全方位评判系统的整体效能，如果测试结果没有到达预期标准，就要针对存在的不足之处，制订系统化的改良计划，从而符合既定的安全保护需求。

6 结束语

本研究依靠人工智能技术，设计并达成烟草行业云平台上的智能安全监测和应急处置系统，着重发掘 AI 技术在安全保障方面的关键长处，经过系统架构规划，功能模块开发以及性能检测评定，得出该系统在风险预知精准度。突发状况应对速率和故障解决效率等方面均存在明显改善，从而给烟草产业的数字化转型给予较为可靠的安全保障。展望未来，改善人工智能算法能够明显提升系统对于未知安全威胁的识别水平，要促使烟草云平台同各种安全设备及系统展开更深层次的融合，从而创建起更为完备的多层次防护体系。由于量子计算这类前沿科技正在飞速发展，就非常必要去深入探究新的安全风险应对方案，而且不断改进平台的安全防御结构。

参考文献：

[1] 周文 . 数据挖掘在烟草零售市场检查 APCD 工作法中的应用 [J]. 现代计算机 ，2021，（01）：102-106.

[2] 李岩.A 烟草公司卷烟营销精益管理系统设计与分析[D]. 青岛大学，2020.

[3] 周寅晴 ， 杨淑琼 . 虚拟化平台备份管理与实践 [J]. 中国新通信 ，2020，22（17）：57-58.

[4] 李恩 . 烟草行业的移动互联网应用 [C]// 中国烟草学会 2016 年度优秀论文汇编—— 信息化管理主题 . 牡丹江烟叶公司 ， 林口分公司 ;，2016：266-269.