政務系統天生“高價值、低容忍”：
傳統安全模型像一道城墻：外網硬、內網軟。但只要攻破 VPN，就能在內網“橫著走”。
《人工智能+行動意見》把 3000+ 數據集、8000+ API 一次性推到互聯網，城墻瞬間蒸發。
我們唯一的解法：把“城墻”拆成 8000 個“安檢門”，讓每個 API 自己學會“打怪升級”。
| 層級 | 目標 | 武器 | 指標 |
|---|---|---|---|
| 感知層 | 看見攻擊 | eBPF+AI 異常檢測 | 誤報 < 0.5% |
| 決策層 | 立即處置 | 實時策略引擎 | 阻斷 < 50 ms |
| 反制層 | 反向獵殺 | 高交互蜜罐+溯源 | 溯源率 > 90% |
一句話：不是“先檢測后阻斷”，而是“邊檢測邊反制”。
傳統 WAF 只看七層日志，攻擊者用分塊傳輸編碼就能繞過。
我們在 Kong Gateway 里插入了 eBPF 探針，在內核態直接采集：
每秒 200 萬條事件實時進入 Apache Kafka，再用 Flink CEP 做 3 秒滑動窗口的異常模式匹配。
示例：當某 IP 在 3 秒內對 /tax/invoice 發起 50 次請求且全部返回 200，但 User-Agent 每次都變，立刻觸發“弱憑證爆破”告警。
感知到異常后，策略引擎必須在 50 ms 內完成“放行 / 限流 / 阻斷 / 蜜罐”決策。
我們拋棄了傳統 if-else 規則，用 Open Policy Agent(OPA) + 自研 AI 評分模型：
allow { risk < 60 }
captcha { risk >= 60; risk < 80 }
block { risk >= 80 }
honey_pot { risk >= 90 }當風險分 > 90，流量被鏡像到 高交互蜜罐集群。
72 小時里，蜜罐捕獲 3 個 0day、12 個自動化腳本、1 個“內鬼”VPN 賬號。
政務系統不能停。我們設計了 “影子流量” 機制：
臺風夜演練中，主集群 QPS 38 k 無抖動，影子集群誤殺 2 次，均被 AI 自動修正。
政務數據標簽稀缺，我們用 對比學習 解決：
為防止“模型漂移”，每天凌晨自動重訓，舊模型保留 3 個版本，可秒級回滾。
攻擊 IP 往往是跳板機。我們用 圖神經網絡 把以下數據拼成“行為圖譜”：
當圖譜中某節點與已知黑產庫相似度 > 85%，自動生成 “人-設備-賬號” 三元組，30 分鐘內推送給公安。
《個人信息保護法》要求“最小必要”。我們在蜜罐里 絕不采集真實身份證號，而用 合成數據 填充：
所有日志 72 小時自動銷毀，僅保留脫敏后的攻擊特征。
外部開發者最怕“突然 403”。我們做了三件事：
X-Debug: true，返回風險分及觸發規則； 極端斷網場景下，我們用 邊緣節點 + 本地模型 保持基礎防護：
30 天攻防總結：
當 API 不再是“玻璃大炮”，而是自帶“免疫系統”的活體，政務數字化才真正有了“韌性”。
愿每一次臺風夜、每一個 0day、每一波未知攻擊，都成為我們下一次進化的養料。