基于人工智能的计算机大数据安全技术平台构建

基于人工智能的计算机大数据安全技术平台构建

陈凡民

山东华安检测技术有限公司 山东济南 250101

摘要：21世纪以来，移动互联网和云平台技术的飞速发展带动了数据规模的快速增长，现代社会经济的发展进入了大数据时代。人工智能主要研究人类的逻辑思维、认知意识以及人类行为，通过数学运算和分析来实现机器仿真。海量数据的聚集，一方面增加了用户隐私泄露的风险，大数据所蕴含的海量信息和潜在市场也吸引了众多不法分子对互联网的攻击。另一方面，大数据在应用上跨学科融合，内部引入了许多新技术，这在很大程度上会增加大数据在技术和管理上的风险。因此，引导大数据中的各个角色有序地提高数据管理水平，确保大数据服务提供商在符合安全标准的前提下进行高效的分析和服务，是一个重要的问题。

关键词：人工智能；计算机；大数据；安全技术；平台建设；分析

1网络安全数据采集

针对安全技术平台中对网络安全漏洞数据的具体要求，平台必须做好网络安全漏洞数据的采集，并确保漏洞数据的采集能够为安全技术平台提供全方位、三维、实时、准确的服务。脆弱性数据的采集对象通常被视为多个网站的脆弱性数据库编目的所有脆弱性数据。在数据采集过程中，需要根据每个网站的不同特点，随机分配Ip地址、网络代码、用户代理、浏览器等。按照漏洞数据的安全性和及时性标准，必须重点对数据采集的关键程序进行优化升级，并定期重启模块任务，确保平台数据库中的漏洞数据始终是最新的。crawler以Scrapyd为指导，为整个平台提供了一种JSONAPY方式对crawler进行实时监控。在对漏洞网页数据进行爬网时，一般会采取队列式爬网模式。首先预先定义初始种子，然后根据脆弱性数据的不同结构设计相应的队列算法。队列的内容主要是网页中的URL数据。最后利用爬虫引擎的下载功能和反爬虫计数器技术将数据下载到库中。在整个操作过程中，必须将网页数据与定制的关键字进行比对，以便按照关键字搜索收集相关数据，保证数据收集的准确性。

2分析计算机大数据安全技术平台发展现状

安全技术平台的应用状况直接关系到网络的发展和运行质量。目前，相当一部分用户在登录该平台时，会无缘无故地收到大量的广告信息。无论他们点击确认还是取消，他们都会被引导到另一个新的界面，这会导致糟糕的用户体验。此外，当用户使用平台下载信息或软件时，未知病毒也会入侵技术平台，不仅影响下载质量，还会损坏系统程序，损坏软硬件设备。如果病毒长期无法清除，将使平台遭受巨大的经济损失，降低平台的市场信誉，甚至缩短用户终端设备的使用寿命。另外，一些人为操作会让病毒有入侵的机会，特别是在使用U盘方面，可能直接导致平台系统崩溃，直接损害电脑程序。这些都将威胁到用户个人信息的安全和隐私。一些不法分子和无良商家出于兴趣会在平台上做广告，用户会好奇，可能会掉入陷阱，无法正常访问平台，密码被泄露。也就是说，我国计算机大数据安全技术平台建设还存在许多明显的漏洞和不足，将威胁网络秩序，涉及国家利益和社会公共安全。

3分析了人工智能在计算机大数据安全技术平台中的应用

3.1智能防火墙技术。

就安全管理而言，最有效的加强措施是利用防火墙抵御外来病毒的入侵，而防火墙建设的核心技术是入侵检测，它可以识别外来病毒，分析病毒的特征和外部特征，然后阻塞和优化。也就是说，智能防火墙的建设是保护计算机平台的第一道屏障，起着不可替代的作用。因此，平台设计者还应根据自身的安全管理需要选择各种智能防火墙技术，构建完善的防御体系，提高自身网络信息存储的安全性和稳定性，有效阻断外界的入侵和干扰。

3.2入侵检测技术。

要提高大数据安全平台的效率，就必须引入先进的入侵检测技术，提高网络的安全性和可靠性。而且，入侵检测技术的应用，可以让平台根据数据类型进行处理，然后过滤出更多的可疑信息，并及时反馈给用户检测报告，让用户提前做好准备，系统还可以对可疑信息进行预警。另外，入侵检测技术本身可以监控计算机网络的运行状态，突出监控的动态特性，还可以给计算机网络提供更全面的保护，避免内部故障和外部干扰。

3.3反垃圾邮件邮箱系统智能化建设。

很多用户登录电脑平台后会收到大量无用信息，电脑邮箱系统中也会充斥着大量毫无价值的垃圾邮件，大多是商业广告，这在很大程度上破坏了用户对邮箱的良好印象。对此，设计人员还应将人工智能技术应用到反垃圾邮件邮箱系统的建设中，使智能反应式垃圾邮件邮箱系统能够提高其自动防御能力，及时防止垃圾邮件入侵用户邮箱，提高邮箱应用的安全性，同时也能为用户提供更加完善和人性化的服务。

3.4改进平台的系统审查。

近年来，公众面临的网络安全问题越来越严重，因此大多数人会采用各种方法来提高自己平台的可靠性，并花费大量的时间和精力，这种方法也给人群增加了很多额外的任务。对此，平台设计可以充分利用人工智能技术，从外部输入信息，进行分析和整理，保证数据传输的准确性和安全性，一旦发现安全隐患，及时处理和解决，这样既节省了用户的资金投入，又省去了用户的时间，而这种操作，实质上也是对专家系统的摸索和实践。在一般意义上，专家系统主要是指入侵检测系统的建立，依靠专家自身有丰富的经验和教训的思想，专家系统可以根据病毒入侵的频率和特点，开发相应的代码，然后让系统完成测试，根据识别结果，判断系统安全管理的水平和质量。专家系统的建设在很大程度上影响甚至决定着计算机网络管理的质量。另外，大众对大数据的依赖度越来越高，引入专家系统来处理自己的信息就更为必要，只有这样才能发挥网络平台的优势，尽可能避免平台的滥用和风险。

3.5人工神经网络的灵活应用。

人工神经网络能够直接或间接地识别病毒，这项技术的应用也得益于研究人员的不懈努力。人工神经网络可以模拟人脑，模仿人脑的识别能力，为安全技术平台的管理奠定了坚实的基础。同时，人工神经网络的适应性也很好，能够满足多种类型平台的建设需求，还能及时阻断病毒的入侵。

3.6人工免疫技术的应用。

一般来说，人工免疫技术主要是以人体的自我修复功能为参照。人工智能可以模拟人体对平台安全管理的自我修复功能。另外，平台工作人员可以将人工神经网络与人体免疫技术相结合，通过前者预防病毒，阻断病毒的进化，后者可以妥善保存内部信息，突出信息的完整性和封闭性。

3.7完善智能代理管理。

这里提到的人工智能代理管理技术，本质上也是物化软件的生动体现。例如，手机上使用的各种aPP是agent管理技术的重要媒介和载体，aPP本身可以通过知识库分析输入的信息，执行指令，完成任务，提高自身的工作质量和效率。此外，用户还可以在应用上定义自己的信息，利用人工智能进行搜索和审核，以满足自己的应用需求。在搜索和简化的过程中，人工智能技术可以对输入的数据进行分类和排序，保证信息的质量和安全。

4结论

基于人工智能的计算机大数据安全技术平台分析表明，传统的数据安全技术已不能满足大数据时代数据安全的需要，大数据平台的数据安全和隐私保护面临新的挑战。依托人工智能的技术要求，在大数据应用的背景下，根据计算机大数据的安全需求，及时调整平台设计。

参考文献

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