可信执行环境下的云加密数据库安全态势感知算法OA

为应对云加密数据库日益严峻的安全威胁,弥补可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)被动防御的不足并提高感知准确性,提出一种基于TEE的云加密数据库安全态势感知算法。利用皮尔逊相关分析法从TEE内部状态、加密数据库操作、网络通信、外部威胁和性能资源这5个维度筛选出15个关键安全态势因子。通过定义的分段函数和归一化标准,将各因子原始监测值转换为统一的量化影响值。引入模糊数学理论,构建隶属度函数刻画因子与安全等级的关系,并利用熵权法客观计算因子权重,通过模糊合成运算实现对整个系统安全态势的综合感知。实验结果表明,该算法在正常和攻击场景下的福尔克斯-马洛斯指数(Fowlkes-Mallows Index,FMI)分别在0.90~0.95之间、0.85~1.00之间,显著高于其他方法,说明云加密数据库安全态势感知算法准确度更高。