人工智能技术在网络信息安全中的应用研究

人工智能技术在网络信息安全中的应用研究

刘金刚1,王胜永2,生伟伟3

1. 身份证号码：130427197706111136 山东省聊城市 252000
2. 身份证号码：372501198002055335 山东省聊城市 252000
3. 身份证号码：372525198309133028山东省聊城市252000

摘要：近年来，我国的科学技术水平不断进步。现阶段，计算机技术在现代社会的应用已经非常广泛，人工智能技术与计算机技术的发展是相对同步的，在计算机网络环境中，人工智能技术得到了编程技术的支持，才能模拟人类的神经网络，展现各类智能化的操作功能，但现代社会中网络环境比较复杂，信息的传输并不安全，要想维持人工智能技术的高效应用，就要借助有效的技术保证网络信息环境的安全性，才能更深入的研究人工智能技术，为人工智能技术的应用创造良好的客观环境。

关键词：人工智能技术；网络环境；信息安全；计算机；安全管

引言

目前，公众已经迈入人工智能网络时代，公众获取信息以及数据的渠道在不断扩增，计算机对于信息在处理层面的能力也随之提高。但与此同时，也存在一定程度的安全隐患，由于数据量过于庞大，很容易遭受一些威胁攻击，数据一旦泄露，将会造成无法预估的后果，对于社会发展造成不利影响。因此，针对其进行科学研究，并制定出有针对性的防护措施，不仅能更好的保证计算机网络信息在运行中的安全，也能更好推动社会发展。

1人工智能技术在网络安全防御中的应用优势

1.1模糊数据处理优势

随着我国通信网络的建设与发展，其通信网络业务不再局限于语音及数据业务，还包括多类型的多媒体服务，如企业通讯、视频会议等，不限设备与媒体，可以支持多种固定或移动终端连入网络。此种网络空间发展形势，有利于实现社会各领域的资源共建共享、信息互联互通，能够降低信息成本。但在网络融合化发展中，网络连接形式愈加多元，所接入的终端也愈发丰富，其中不乏受到病毒入侵的设备，或者恶意入侵的设备等，再加上接入设备身份、地址等的模糊性，加大了网络安全防御难度，导致传统网络安全防御技术呈现出明显的滞后性与局限性。而人工智能技术具有模糊数据处理的优势，其以强大的模糊运算能力、模糊数据处理能力等，可以实现固定与移动网络之间的相互认证，通过模糊身份结合相应的加解密技术、身份认证技术等最大程度上保护网络隐私安全，保障信息传输的效率与质量，克服多种网络安全漏洞。

1.2协作能力

随着网络信息环境的扩大，信息资源结构也越来越复杂，要完成集中且统一的管理形式，才能满足网络信息资源的管理工作，可以体现出层次化网络管理的概念和特点，上层管理者可以通过轮询方式的管理工作，对下层管理层进行监测，多层管理者之间合理的分配任务及通讯，充分发挥协作的作用，从多个角度完成协作分布式的人工智能技术应用任务，将相应的管理思想融入到网络环境的管理工作中。而协作能力也成为人工智能技术在网络信息安全应用中的一项优势，可以为网络信息的安全管理提供助益。

2人工智能技术在网络信息安全中的具体应用

2.1规则产生式专家系统的应用

专家系统是人工智能技术中在计算机网络领域应用最为广泛的技术形式，其知识库比较充分，而推理机作为中心，可以实现智能软件系统的结构，比如专家系统中最早出现的推理机就是比较核心的组成部分，技术人员早已经将一系列的入侵特征编码成规则，通过建成规则库来审计相关记录与规则，可以与入侵检测形成匹配，而专家系统则能更加自动化地完成审计工作，判断系统是否能够满足系统的使用要求。

2.2在网络信息服务优化中的运用

开展有效的网络信息服务优化工作,能够使网络与数据信息得到更加合理的配置与处理,能够给用户带来更加优质的网络体验。在过去阶段开展网络信息的优化工作时，在面对大量的工作任务时，运营商必然需要投入大量的人力、物力，还需要投入大量的资金，并且也无法获得较为理想的生产效率，并且在对信息事故进行处理时，整个业务的处理周期相对来说也比较长，优化工作更偏向于片面性。除此之外，在网络信息数据不断进步和发展的今天，需求和业务都趋向于多样化，传统的网络信息服务已经很难满足新时代下对于网络信息技术发展的要求，因此如果仍然沿用传统的网络信息服务，会导致整个工作处于被动的状态。而通过人工智能技术的灵活运用，能够实现对数据信息行为的训练，并且可以将对专家意见进行科学的总结，并以模型的形式展示出来，最终能够，对专家思维进行模拟的作用，进而实现对网络信息的科学调整与优化。

2.3人工智能神经网络在网络安全防御中的应用

人工智能神经网络，是对人脑神经元网络的抽象，通过建立模型、采用不同的连接方式建立网络，包含输入层、隐含层、输出层、激活函数等。人工智能神经网络具有非线性、非局限性、非常定性的优势，在神经网络中单一神经元可以表征不同的对象，如概念、字母以及可定义的抽象模式。在网络安全防御中应用人工智能神经网络，其防御机制本质上可以理解为通过人工智能神经网络的变化、动力学行为等得到一种网络安全信息处理功能，在不同层次上并行分布式处理网络安全防御相关信息。在应用中需要注意模型建立的科学性，通过不断调整输入层及隐含层数量、输入层与隐含层之间的连接方式、激活函数类型等寻求最优算法，同时应当结合模型对网络安全风险进行评估，识别安全风险成因及来源，构造出适合实际情况与网络环境变化的安全风险模型结构等，以此形成更为完善的网络安全防御体系。

2.4应用防火墙技术

防火墙技术是伴随互联网技术衍生而出的一种防卫技术，这种技术主要是在计算机内部网络边缘设置相应防卫策略，达到防止外部人员非法入侵的目的，属于一种被动防御式的技术。网络监控是针对内部网络中的所有数据信息，在交换等一些活动层面实行实时监控，可以及时发现信息系统的入侵信息，让信息安全得到科学合理的保证，就防卫层面而言属于一种主动模式。防火墙技术是网络应用预定义的安全策略，针对内网、外网在通信访问机制方面进行科学管控的一项安全举措。此技术在运用之后，能够让多个不同网络之间实现信息相互传输，还可以按照一定的安全措施，对于网络进行合理检查并判别网络运行中的安全性，针对网络在运行中的状态进行科学、合理的监控。需要注意的是，防火墙技术只可以用来防御外界入侵，但对于内部局域网络无法接触，而且防火墙技术对于一些新型危害无法起到防御效果。所以，负责网络管理的工作人员，必须提高自身的风险防范意识，在日常工作中不要过度依赖于防火墙的防卫功能。

2.5垃圾信息处理技术的运用

网络为人们的生活工作带来极大便利，但也隐藏着很多意想不到的风险与陷阱。人工智能技术会对各类信息进行自动筛选与智能监测，只会屏蔽过滤垃圾信息，对于重要信息则不会进行屏蔽处理，因此计算机用户可放心使用，不必担心重要信息被拦截。对于一些顽固性无法彻底屏蔽的垃圾信息，人工智能技术会针对性地进行分析与跟踪，从而高效解决该垃圾信息，提高用户的网络使用安全体验。

结语

现代网络技术的发展使得网络环境越来越复杂，相关信息的交织更加紧凑，其中不免存在一些具有危害性的信息或者不真实的信息，会影响网络环境，危害网络中信息的正常传输与交流。技术人员将人工智能技术与其联用，可以逐步提升网络环境的安全度，为日后的研究树立正确的方向。人工智能技术可以在计算机网络安全管理中为研究AI技术创造条件，应用专用的语言进行编程，以便于迎合现代计算机网络服务能力的发展。

参考文献

[1]宋晶.计算机网络发展中的人工智能技术应用与研究[J].网络安全技术与应用，2021（04）：100-101.

[2]胡传迅.人工智能在计算机网络技术中的应用探究[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2018,17(03):42-45.