知识型 AI 系统与存储威胁（AI/Expert Systems & Storage Threats）

来源：Chapter 20 · Understanding Knowledge-Based Systems / Storage Threats 域：Domain 8 Security and Risk Management（安全与风险管理）模板：原书定义+对比表 / 真实案例 / 考试怎么考

① 一句话秒懂

三类”会思考”的系统（专家系统 / 机器学习 / 神经网络）能帮安全人员秒级分析海量日志；但存储侧别只顾”前门”，后门（存储介质、隐蔽通道）也得锁好。

知识型 AI 三类系统：

系统	核心组成 / 机制	特点
Expert System（专家系统）	知识库（if/then 规则）+ 推理引擎（inference engine）	决策不受情绪干扰；优于常规重复决策
Machine Learning（机器学习）	从数据自动建模	监督（有标签）/ 无监督（无标签）
Neural Network（神经网络）	多层计算单元链式求和	深度学习子集；训练用 Delta rule 定权重

存储两大威胁（Storage Threats）：

威胁	说明	对策
非法访问存储资源	绕过 OS 直读物理介质	加密文件系统（EFS）、云 S3 强默认策略
Covert storage channel（隐蔽存储通道）	借共享存储跨密级传数据	隐蔽通道分析（见 Ch8）

专家系统像老法师的”经验手册”（if/then）+ “判案大脑”（推理引擎）；ML 像学生从例题（标签）学规律，或自己摸索（无监督）；神经网络像模仿人脑的一串”加权投票”。存储威胁像家里只锁了正门，后院篱笆破洞任人钻。

监督 vs 无监督学习：

类型	训练数据	例子
监督 Supervised	带”正确答案”标签	标好恶意登录→学模型
无监督 Unsupervised	无标签	算法自聚类，人再甄别异常群

多层安全环境：共享内存/存储须设分级控制，防低密级读高密级数据。

AI 在安全中的应用：快速一致地处理海量日志/审计数据，发现异常——”天作之合”。

题干：”An AI system with a knowledge base of if/then rules and an inference engine is a(n)?” → 答 Expert System。混淆：神经网络无显式规则库。
题干：”Training a model with unlabeled data is?” → 答 Unsupervised learning。混淆：监督学习需标签。
题干：”Covertly transmitting data between security levels via shared storage is a?” → 答 Covert storage channel。混淆：covert timing channel 借时序而非存储。
题干：”The component of an expert system that draws conclusions is the?” → 答 Inference engine。混淆：knowledge base 只存规则。