基于机器学习的数据库安全保障

1/1基于机器学习的数据库安全保障第一部分概述数据库安全现状及面临挑战。 2第二部分介绍机器学习在数据库安全中的应用。 4第三部分分析机器学习检测数据库安全威胁的方法。 7第四部分总结机器学习保护数据库安全策略。 9第五部分探索机器学习增强数据库访问控制的方法。 11第六部分提出机器学习识别数据库异常行为的模型。 14第七部分探讨机器学习优化数据库安全方案。 17第八部分展望机器学习在数据库安全中的未来方向。 20

第一部分概述数据库安全现状及面临挑战。关键词关键要点【数据库安全现状】：

1.数据库安全威胁日益严峻，网络攻击、内部威胁和人为错误等因素导致数据库安全风险不断增加。

2.传统数据库安全防护措施已难以满足当前需求，亟需探索新的安全技术和方法来应对新的安全威胁。

3.数据库安全管理存在诸多挑战，如安全意识淡薄、安全技术缺失、安全管理不当等，导致数据库安全保障不足。

【数据库安全面临挑战】：

一、概述数据库安全现状

1.数据库安全威胁日益加剧：

-黑客攻击：数据库是黑客攻击的主要目标之一，黑客可能会窃取敏感数据，破坏数据完整性或拒绝服务。

-内部威胁：内部人员，如数据库管理员或具有访问权限的员工，可能会滥用他们的权限，导致数据泄露或破坏。

-软件漏洞：数据库软件的漏洞可能被利用来攻击数据库，导致数据泄露或破坏。

-自然灾害和人为灾难：自然灾害，如火灾、洪水或地震，以及人为灾难，如人为破坏或恐怖袭击，都可能导致数据库被损坏或数据丢失。

2.传统数据库安全技术面临挑战：

-规则设置复杂：传统数据库安全技术，如访问控制和数据加密，需要复杂的规则设置，这使得管理和维护数据库安全变得困难。

-缺乏智能分析能力：传统数据库安全技术缺乏智能分析能力，无法有效识别和处理新的安全威胁。

-无法应对大数据挑战：传统数据库安全技术无法应对大数据时代的海量数据和复杂数据类型，导致数据安全风险增加。

二、数据库安全面临的挑战

1.海量数据安全保障挑战：

-数据量大：大数据时代，数据库中存储的数据量巨大，给数据安全保障带来了严峻的挑战。

-数据类型复杂：大数据时代，数据库中存储的数据类型日益复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这使得数据安全保障更加困难。

-数据安全威胁多样：大数据时代，数据库面临着各种安全威胁，包括黑客攻击、内部威胁、软件漏洞和自然灾害等人为灾难，这些威胁使得数据安全保障更加复杂。

2.数据安全监管挑战：

-数据安全法规复杂：各国和地区都有不同的数据安全法规，企业需要遵守这些法规，这给数据安全保障带来了监管挑战。

-数据跨境传输挑战：随着全球化进程的加快，企业的数据跨境传输日益频繁，这给数据安全保障带来了跨境传输挑战。

3.数据安全技术挑战：

-传统数据安全技术难以应对大数据挑战：传统数据安全技术，如防火墙、入侵检测系统和防病毒软件，难以应对大数据时代的海量数据和复杂数据类型，这给数据安全保障带来了技术挑战。

-新型数据安全威胁层出不穷：随着新技术的不断发展，新的数据安全威胁不断涌现，企业需要不断更新和改进数据安全技术，以应对这些新的威胁，这给数据安全保障带来了技术挑战。第二部分介绍机器学习在数据库安全中的应用。关键词关键要点【机器学习应用于数据库安全保障】：

1.机器学习能够识别并检测异常行为和入侵，从而快速响应安全事件。

2.机器学习能够提供先进的威胁检测功能，例如，通过分析数据库查询日志来识别可疑行为或利用异常检测算法来检测异常数据库访问行为。

3.机器学习能够根据数据库安全策略自动生成安全控制措施，从而减少人工安全配置工作量。

【机器学习检测异常行为】：

一、机器学习在数据库安全中的应用场景

1.异常检测：

-利用机器学习算法检测数据库中的异常活动，如异常登录、非法访问、数据篡改等，并及时发出警报。

2.入侵检测：

-通过机器学习技术识别和检测数据库中的恶意行为，如SQL注入攻击、跨站脚本攻击等，起到预防和保护数据库的效果。

3.数据泄露防护：

-运用机器学习算法对数据库中的敏感数据进行识别和分类，防止数据泄露。

4.数据库审计：

-利用机器学习技术对数据库的操作进行审计和分析，提供审计结果和风险评估报告，辅助安全人员进行安全管理。

5.数据库安全策略优化：

-根据历史数据和机器学习算法，优化数据库安全策略，确保数据库的安全。

二、机器学习在数据库安全中的应用方法

1.监督学习：

-利用已知标签的数据训练机器学习模型，使模型能够学习数据中的规律，并对新数据进行预测和分类。

2.无监督学习：

-利用未标记的数据训练机器学习模型，使模型能够发现数据中的隐藏结构和模式，并对其进行聚类或降维等操作。

3.强化学习：

-通过不断地尝试和学习，使机器学习模型能够在与环境的交互中学习到最优的策略。

4.迁移学习：

-将在特定任务上训练好的机器学习模型应用到新的任务中，以提高新任务的学习效率和性能。

三、机器学习在数据库安全中的优势

1.自动化：

-机器学习可以自动分析数据库数据并检测可疑活动，无需人工干预，提高安全效率和准确性。

2.实时性：

-机器学习模型可以实时处理数据库数据，并及时发现和阻止安全威胁。

3.可扩展性：

-机器学习模型可以随着数据库规模的增长而扩展，保持高性能和准确性。

4.适应性：

-机器学习模型可以随着新安全威胁的出现而不断学习和更新，提高适应性和鲁棒性。

四、机器学习在数据库安全中的挑战

1.数据质量：

-机器学习模型的性能严重依赖于训练数据的质量。如果训练数据质量不高，则模型的性能也会受到影响。

2.模型复杂度：

-机器学习模型的复杂度通常较高，这可能会导致模型的训练和应用成本增加。

3.模型可解释性：

-机器学习模型通常是黑盒模型，难以解释其内部工作原理。这可能会影响安全人员对模型结果的信任度。

4.模型对抗性：

-机器学习模型可能会受到对抗性攻击，攻击者可以利用精心构造的数据来欺骗模型，使其做出错误的预测或决策。第三部分分析机器学习检测数据库安全威胁的方法。关键词关键要点【机器学习检测数据库安全威胁方法论】：

1.利用机器学习算法建立数据库安全检测模型：根据数据库安全威胁的特点，选择合适的机器学习算法，构建数据库安全检测模型，该模型能够对数据库安全威胁进行有效的识别和检测。

2.提取数据库安全威胁特征：针对数据库安全威胁的特点，提取能够反映安全威胁特征的数据，例如，数据库操作日志、数据库访问行为、数据库数据变化等，作为机器学习模型的训练和测试数据。

3.评估模型的检测效果：通过评估模型的检测准确率、召回率、F1值等指标，来评估模型的检测效果，并根据评估结果对模型进行改进和优化。

【机器学习检测数据库安全威胁的挑战】：

1.威胁情报收集和分析

机器学习技术能够从各种来源收集和分析威胁情报，包括安全日志、网络流量、入侵检测系统警报等，为数据库安全提供实时态势感知。通过对威胁情报的分析，机器学习算法可以识别出异常行为和潜在的攻击向量，从而及时采取防御措施。

2.异常检测和入侵检测

机器学习技术可以用于检测数据库中的异常行为和入侵。通过对正常行为模式的学习，机器学习算法能够识别出与正常模式显著不同的行为，并将其标记为潜在的威胁。入侵检测系统（IDS）是常见的异常检测工具，它使用机器学习技术对网络流量和系统日志进行分析，以检测恶意活动。

3.漏洞评估和补丁管理

机器学习技术可以用于评估数据库的漏洞并提出补丁建议。通过对数据库系统和应用程序的持续扫描，机器学习算法能够识别出潜在的漏洞并对漏洞的严重性进行评估。此外，机器学习技术还可以帮助管理员对补丁进行优先级排序，以确保最关键的补丁得到及时安装。

4.数据访问控制和身份认证

机器学习技术可以用于加强数据库的数据访问控制和身份认证。通过对用户行为和访问模式的分析，机器学习算法能够识别出异常的访问行为并阻止潜在的攻击。此外，机器学习技术还可以用于对用户进行身份认证，以确保只有授权用户才能访问数据库。

5.数据加密和密钥管理

机器学习技术可以用于保护数据库中的数据安全。通过对加密算法和密钥管理技术的优化，机器学习技术能够提高数据的加密强度并降低密钥被窃取的风险。此外，机器学习技术还可以用于对加密密钥进行管理，以确保密钥的安全性和可用性。

6.数据库审计和合规性

机器学习技术可以用于对数据库进行审计和合规性检查。通过对数据库操作日志和系统日志的分析，机器学习算法能够识别出违反安全策略的行为并生成合规性报告。此外，机器学习技术还可以用于对数据库进行持续监控，以确保其符合安全法规和行业标准。第四部分总结机器学习保护数据库安全策略。关键词关键要点【基于现有知识探索数据库安全新方向】：

1.新一代数据安全保护技术需要采用数据驱动的机器学习方式，并与人工智能技术相结合，实现数据安全保护。

2.随着大数据时代的到来，数据安全已成为企业和机构在数字经济时代中需要面对的重要挑战。

3.机器学习技术具有强大的数据处理能力和模式识别能力，可以有效地发现和识别数据库中的可疑行为和恶意攻击，增强数据库的安全性。

【数据安全威胁检测与预测】：

#基于机器学习的数据库安全保障策略

机器学习(ML)是一种强大的工具，可用于保护数据库免受各种威胁，包括SQL注入攻击、跨站点脚本攻击(XSS)和拒绝服务攻击(DoS)。

一、机器学习方法

1.异常检测：检测数据库活动中的异常模式，并发出警报或采取行动来防止违规。

2.入侵检测：检测数据库中的潜在安全威胁，并采取行动来防止违规。

3.数据分类：识别数据库中的敏感数据，并应用适当的安全性控制来保护数据。

4.访问控制：控制谁可以访问数据库，以及他们可以执行的操作。

5.数据加密：加密数据库中的数据，以防止未经授权的访问。

6.数据备份：备份数据库中的数据，以便在数据丢失或损坏的情况下恢复数据。

7.安全审计：记录数据库活动，并分析日志以查找可疑活动。

8.风险评估：识别和评估数据库面临的安全风险，并制定相应的安全措施。

二、机器学习技术

1.监督学习：监督学习算法使用标记的数据来学习识别正常和异常行为之间的差异。然后，这些算法可以应用于新数据来检测异常和违规行为。

2.非监督学习：非监督学习算法使用未标记的数据来学习识别数据中的模式和趋势。然后，这些算法可以应用于新数据来检测异常和违规行为。

3.深度学习：深度学习算法使用多个处理层来学习数据中的复杂模式。然后，这些算法可以应用于新数据来检测异常和违规行为。

三、机器学习的优点

机器学习方法为数据库安全提供了许多优点，包括：

1.自动化：机器学习算法可以自动化数据库安全任务，例如检测异常、入侵检测和数据分类。这有助于组织节省时间和资源。

2.准确性：机器学习算法可以非常准确地检测异常和违规行为。这有助于组织防止安全漏洞并保护数据。

3.可扩展性：机器学习算法可以扩展到处理大量数据。这使得它们成为保护大型数据库的理想选择。

4.适应性：机器学习算法可以随着时间的推移而学习和适应。这有助于它们跟上不断变化的安全威胁。

四、机器学习的应用

机器学习方法已被用于保护许多不同类型的数据库，包括：

1.关系数据库：机器学习算法可以用于保护关系数据库，例如MySQL、PostgreSQL和Oracle。

2.NoSQL数据库：机器学习算法可以用于保护NoSQL数据库，例如MongoDB、Cassandra和HBase。

3.云数据库：机器学习算法可以用于保护云数据库，例如AmazonRDS、MicrosoftAzureSQLDatabase和GoogleCloudSQL。

4.本地数据库：机器学习算法可以用于保护本地数据库，例如SQLite、DB2和Informix。第五部分探索机器学习增强数据库访问控制的方法。关键词关键要点基于人工智能的动态访问控制

1.机器学习算法可以用于构建动态访问控制模型，该模型可以根据用户的行为和数据访问模式不断调整访问权限。这使得系统能够更有效地保护数据，并防止未经授权的访问。

2.人工智能还可用于开发自适应访问控制系统，该系统可以根据环境的变化自动调整访问权限。例如，当用户访问敏感数据时，系统可能会要求进行额外的身份验证。

3.人工智能也可以用于检测和防止数据库安全威胁，例如SQL注入攻击和跨站点脚本攻击。机器学习算法可以分析数据库流量，并识别可疑活动。这使得系统能够更快速地响应威胁，并防止数据泄露。

基于人工智能的安全审计

1.人工智能可以用于自动化数据库安全审计过程。机器学习算法可以分析数据库日志和其他数据源，以识别可疑活动和潜在的安全漏洞。这使审计人员能够更有效地检测和修复安全问题。

2.人工智能还可以用于开发持续安全审计系统，该系统可以实时监控数据库活动，并检测可疑行为。这使得系统能够更快速地响应安全威胁，并防止数据泄露。

3.人工智能还可以用于开发合规性审计系统，该系统可以帮助组织遵守数据保护法规和行业标准。机器学习算法可以分析数据库配置和活动，以识别合规性问题。这使组织能够更快地检测和修复合规性问题，并避免罚款和声誉损害。基于机器学习的数据库访问控制方法

*基于决策树的访问控制

决策树是一种常用的监督学习算法，可以用于构建数据库访问控制模型。决策树通过对历史访问数据进行训练，学习出不同用户对不同资源的访问权限。在新的访问请求到来时，决策树可以根据请求的属性（如用户身份、请求时间、请求资源等）判断该请求是否被允许。

*基于支持向量机的访问控制

支持向量机也是一种常用的监督学习算法，可以用于构建数据库访问控制模型。支持向量机通过学习历史访问数据，找到一个超平面将不同的用户和资源分开。在新的访问请求到来时，支持向量机可以根据请求的属性判断该请求是属于哪个类（允许或拒绝），从而做出访问控制决策。

*基于贝叶斯网络的访问控制

贝叶斯网络是一种概率图模型，可以用于构建数据库访问控制模型。贝叶斯网络通过学习历史访问数据，构建出一个用户、资源和访问权限之间的关系网络。在新的访问请求到来时，贝叶斯网络可以根据请求的属性计算出该请求被允许的概率，从而做出访问控制决策。

*基于深度学习的访问控制

深度学习是一种近年来发展迅速的机器学习方法，可以用于构建数据库访问控制模型。深度学习通过学习历史访问数据，构建出一个多层的神经网络模型。在新的访问请求到来时，深度学习模型可以根据请求的属性输出该请求是否被允许的预测结果，从而做出访问控制决策。

机器学习增强数据库访问控制的优势

*提高访问控制的准确性

机器学习算法可以学习历史访问数据，找出影响访问控制决策的关键因素。这使得机器学习增强的数据库访问控制模型能够做出更加准确的决策，减少误判的发生。

*提高访问控制的效率

机器学习算法可以快速处理大量数据，这使得机器学习增强的数据库访问控制模型能够在短时间内做出访问控制决策。这对于需要实时做出访问控制决策的场景非常有用。

*提高访问控制的可扩展性

机器学习算法能够适应新的数据，这使得机器学习增强的数据库访问控制模型能够随着数据库的不断变化而不断更新。这对于需要长期维护的数据库系统非常有用。

机器学习增强数据库访问控制的挑战

*数据质量问题

机器学习算法需要高质量的数据才能训练出准确的模型。如果训练数据中存在错误或不完整的数据，那么训练出的模型也会出现问题。

*模型过拟合问题

机器学习算法在训练过程中可能会出现过拟合问题，即模型在训练数据上表现很好，但在新的数据上表现很差。这是因为模型过度学习了训练数据中的细节，而没有学习到数据中的一般规律。

*模型安全问题

机器学习算法可能会被攻击者利用，从而做出错误的访问控制决策。这是因为攻击者可以构造出恶意的数据来欺骗机器学习算法。

总结

机器学习是一种强大的技术，可以用于增强数据库访问控制的安全性。机器学习增强的数据库访问控制模型可以提高访问控制的准确性、效率和可扩展性。然而，机器学习增强数据库访问控制也面临着一些挑战，如数据质量问题、模型过拟合问题和模型安全问题。这些挑战需要在未来的研究工作中加以解决。第六部分提出机器学习识别数据库异常行为的模型。关键词关键要点【机器学习算法】：

1.机器学习算法识别异常模式：采用有监督学习算法（如决策树、支持向量机、随机森林等）、无监督学习算法（如K-Means聚类、PCA等）。

2.利用数据标签进行训练：以数据库操作日志数据为基础，对数据库操作行为进行标记，用以训练机器学习模型，实现对异常行为的识别。

3.根据特征属性进行辨别：从数据库操作日志中提取特征属性，如操作类型、时间、源IP地址、目标数据库等，利用这些属性对操作进行辨别并形成决策边界。

【数据预处理和特征工程】：

基于机器学习识别数据库异常行为的模型

#1.概述

随着数据库技术的发展，数据库面临的安全威胁也越来越复杂，传统的数据安全防护手段已无法满足当前的需求。机器学习作为一种新兴技术，具有强大的数据分析和预测能力，被广泛应用于数据库安全领域。提出机器学习识别数据库异常行为的模型是一种有效的方法，可以提高数据库的安全防护能力。

#2.模型原理

机器学习识别数据库异常行为的模型的基本原理是，通过收集数据库的正常行为数据，训练一个机器学习模型，使模型能够学习到数据库的正常行为模式。当数据库出现异常行为时，模型能够识别出来并发出警报。

#3.模型结构

机器学习识别数据库异常行为的模型一般由以下几个组件组成：

*数据采集模块：负责收集数据库的正常行为数据。

*数据预处理模块：负责对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据格式转换等。

*特征提取模块：负责从预处理后的数据中提取特征。特征是能够代表数据属性的变量，是机器学习模型学习的基础。

*机器学习模型：负责根据提取的特征训练一个机器学习模型。机器学习模型可以是监督学习模型，也可以是无监督学习模型。

*异常检测模块：负责使用训练好的机器学习模型对数据库的行为进行检测，并识别异常行为。

#4.模型算法

机器学习识别数据库异常行为的模型可以使用多种不同的机器学习算法，常用的算法包括：

*监督学习算法：监督学习算法需要使用带标签的数据进行训练。标签表示数据属于哪个类别。常用的监督学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。

*无监督学习算法：无监督学习算法不需要使用带标签的数据进行训练。无监督学习算法可以发现数据中的模式和结构。常用的无监督学习算法包括聚类算法、异常检测算法等。

#5.模型评估

机器学习识别数据库异常行为的模型的评估指标主要包括：

*准确率：准确率是指模型正确识别异常行为的比例。

*召回率：召回率是指模型正确识别所有异常行为的比例。

*F1值：F1值是准确率和召回率的调和平均值。

#6.模型应用

机器学习识别数据库异常行为的模型可以应用于以下几个方面：

*数据库入侵检测：检测数据库中的异常行为，并识别可能的安全威胁。

*数据库欺诈检测：检测数据库中的欺诈行为，并保护数据库中的数据安全。

*数据库异常行为分析：分析数据库中的异常行为，并找出异常行为的原因。

#7.总结

机器学习识别数据库异常行为的模型是一种有效的方法，可以提高数据库的安全防护能力。该模型可以利用机器学习技术学习数据库的正常行为模式，并识别出异常行为。该模型可以应用于数据库入侵检测、数据库欺诈检测和数据库异常行为分析等方面。第七部分探讨机器学习优化数据库安全方案。关键词关键要点云数据库安全威胁与挑战

1.云数据库安全威胁日益严峻，包括SQL注入、跨站脚本攻击、数据泄露等。

2.云数据库安全面临多重挑战，包括云平台安全、数据安全、应用安全等。

3.传统数据库安全方案难以应对云数据库安全挑战，需要新的安全方案来保障云数据库安全。

机器学习在数据库安全中的应用

1.机器学习技术可以用于数据库安全领域，包括入侵检测、异常检测、数据泄露检测等。

2.机器学习技术可以帮助数据库管理员发现和应对安全威胁，提高数据库安全防护能力。

3.机器学习技术可以自动化数据库安全管理，降低数据库管理员的工作量。

机器学习优化数据库安全方案

1.机器学习技术可以优化数据库安全方案，包括增强算法、提高性能、降低成本等。

2.机器学习技术可以与传统数据库安全方案相结合，形成更强大的数据库安全防护体系。

3.机器学习技术可以为数据库安全提供新的研究方向，例如联邦学习、迁移学习等。#基于机器学习的数据库安全保障

探索机器学习优化数据库安全方案

#1.机器学习在数据库安全中的应用领域

机器学习在数据库安全领域具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面：

1）异常检测：机器学习模型可以学习数据库的正常行为模式，并识别出与之不同的异常行为，从而实现数据库安全事件的检测。

2）入侵检测：机器学习模型可以识别出数据库中的恶意行为，例如SQL注入攻击、跨站脚本攻击等，并对其进行阻止。

3）数据泄露检测：机器学习模型可以识别出数据库中的敏感数据，并对其进行保护，防止数据泄露。

4）安全审计：机器学习模型可以对数据库的安全日志进行分析，并识别出其中的可疑行为，从而帮助安全人员进行安全审计。

#2.机器学习优化数据库安全方案

为了更好地利用机器学习技术优化数据库安全，可以采取以下措施：

1）选择合适的机器学习算法：不同的机器学习算法具有不同的优点和缺点，在选择机器学习算法时，需要考虑数据库的安全需求、数据类型、计算资源等因素。

2）合理设计机器学习模型：机器学习模型的设计对模型的性能有很大的影响，在设计机器学习模型时，需要考虑模型的复杂度、数据的特征等因素。

3）有效采集和预处理数据：机器学习模型的性能很大程度上取决于数据的质量，因此，需要有效采集和预处理数据，以确保数据的高质量。

4）利用迁移学习技术：迁移学习技术可以将一个模型在某个数据集上学习到的知识迁移到另一个数据集上，从而缩短模型的训练时间并提高模型的性能。

#3.前沿研究与发展趋势

机器学习在数据库安全领域的研究还处于早期阶段，但已经取得了显著的进展。目前，前沿的研究方向主要包括：

1）生成对抗网络（GAN）：GAN是一种新型的机器学习模型，可以生成与真实数据非常相似的数据。GAN可以用来生成恶意SQL查询、恶意网络流量等，从而帮助安全人员测试数据库的安全防护措施。

2）强化学习：强化学习是一种机器学习方法，可以使模型通过与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习可以用来训练机器学习模型检测数据库中的异常行为、入侵行为和数据泄露行为。

3）主动防御：主动防御是一种新的数据库安全策略，它可以主动检测和阻止数据库安全威胁。机器学习技术可以用来构建主动防御系统，从而提高数据库的安全性。

#4.挑战与展望

目前，机器学习在数据库安全领域的研究还面临着一些挑战，包括：

1）数据隐私：机器学习模型需要访问数据库中的数据才能进行训练和测试，这可能会对数据隐私造成威胁。

2）模型的可解释性：机器学习模型通常是黑盒模型，其内部机制难以解释。这使得安全人员难以理解模型的决策过程，并对其可靠性进行评估。

3）模型的鲁棒性：机器学习模型容易受到对抗性攻击，攻击者可以通过精心设计的对抗性样本欺骗模型，从而绕过模型的防护措施。

尽管面临着这些挑战，但机器学习在数据库安全领域仍具有广阔的前景。随着机器学习技术的发展，这些挑战有望得到解决，机器学习将在数据库安全领域发挥越来越重要的作用。第八部分展望机器学习在数据库安全中的未来方向。关键词关键要点联邦学习在数据库安全中的应用

1.安全多方计算技术的发展为联邦学习在数据库安全中应用奠定了基础。

2.联邦学习可以安全地共享多个数据源的数据，而无需将数据泄露给任何参与方。

3.联邦学习可以用于构建安全的机器学习模型，用于入侵检测、恶意软件检测和欺诈检测等任务。

人工智能对数据库的安全性影响

1.人工智能技术的发展对数据库的安全性产生了重大影响。

2.人工智能可以用于开发新的安全机制，以保护数据库免受攻击。

3.人工智能也可以用于开发新的攻击技术，以攻击数据库并窃取数据。

移动设备平台数据库安全的保障

1.在移动设备平台上，