网络安全防御中的人工智能技术运用

网络安全防御中的人工智能技术运用

刘明、辛拓、余广译、蒋立斌、刘明、张成巍、叶振豪

 深圳供电局有限公司 518000

摘要；人工智能是近年来依托互联网发展较为迅速的信息技术，将其运用到计算机网络安全防护中，有利于提高计算机网络安全管理的水平。基于此，文章将人工智能技术在计算机网络安全中的应用展开研究，分析计算机网络安全防御系统构建的必要性以及具体设计方案，并以防护垃圾邮件为例说明人工智能技术应用的有效性。

关键词:人工智能技术;网络安全;计算机;应用

1人工智能对网络安全的挑战

1.1攻击自动化智能化

攻击者使用人工智能、强化学习等技术来优化攻击方式，使其更具破坏性和有效性。一是攻击自动化。恶意程序或软件利用人工智能的自我学习算法来达到自主升级改进，实现攻击的智能化、自动化。例如，恶意软件可以使用人工智能快速适应网络防御策略的变化，从而逃避安全措施的监测和封锁；恶意程序利用人工智能算法自动破解密码、破解加密算法或进行其他恶意活动。二是攻击精准高效。根据被攻击目标特征，人工智能算法通过攻击模型推演出最佳的攻击方案进行精准网络攻击，从而提高攻击的精确度及效率。三是攻击自主化。人工智能挖掘攻击目标的网络特性进行智能分析，并自主生成攻击策略，选择攻击手段，甚至自主生成核心攻击程序进行精密有效地攻击。攻击的自主化是人工智能攻击的高级阶段，大大提高攻击效率和成功率。

1.2隐私泄露

人工智能系统需要大量数据进行训练和学习。而这些数据往往包含用户的个人信息，增加了数据泄露的风险，主要原因有：一是由于人工智能系统安全漏洞的存在，这些数据可能伴随着网络攻击活动而被黑客窃取。二是由于经济利益的驱动，个人信息的采集、加工、售卖已经成为一些企业非法获利的手段。这些数据被泄露或滥用，用户的隐私将面临严重风险。攻击者可利用人工智能技术分析和搜集个人信息，从而进行身份盗窃、网络钓鱼和其他恶意活动。

1.3深度造假信息

欺骗生成对抗网络（GAN）是一种人工智能深度学习框架，可用于生成具备超逼真度的新数据，如图像、声音和文本。攻击者可以使用GAN生成逼真的虚假的信息进行深度造假，用于网络钓鱼攻击、虚假新闻传播等。这使得区分真实和虚假信息变得更加困难，增加了用户的误导和欺骗风险。且由于人工智能信息生成的快速与低成本性，造就了深度造假信息欺骗的低门槛，从而造成这类信息欺诈的快速泛滥。利用人工智能生成的虚假信息，攻击者可以更容易地伪装成合法用户，从而进行社交工程攻击。这种攻击方式可以通过虚假电子邮件、社交媒体帖子等手段进行，诱使用户揭示敏感信息、密码或其他机密数据。

2基于人工智能技术的网络安全防护体系实践策略

2.1优化数据安全保障体系优化

数据安全保障体系是当今网络安全领域的重要任务之一。基于人工智能技术的网络安全防护体系能够帮助机构和企业更好地识别、阻止和应对安全威胁，提升数据的安全性和保密性。下面将探讨优化数据安全保障体系的实践策略。首先，建立全面的数据分类和等级保护机制。企业应对自身数据进行全面分类，将数据按照敏感性、重要性等因素进行等级划分。针对不同等级的数据采取相应的保护措施，包括访问控制、加密、备份等。通过建立数据分类和等级保护机制，可以有针对性地保护数据的安全。其次，加强对数据传输和存储环节的安全保护。数据在传输和存储过程中，容易受到攻击和泄露的风险。应采用安全的传输协议和加密算法，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。对于数据存储，可以采用分布式存储、备份和冗余等策略，确保数据的可靠性和持久性。再次，进行数据流量监测和异常监测。通过实时监测网络数据流量，识别出异常的数据行为和攻击行为，及时采取相应的防护和响应措施。可以利用人工智能技术构建基于机器学习和深度学习的异常检测模型，准确识别出异常的数据流量或行为，以提高对数据安全威胁的感知和应对能力。最后，建立完善的数据备份和恢复机制。数据备份是防止数据丢失、损坏的重要应对手段。可以采用定期备份的方式，将数据复制到独立的存储介质中，进行数据备份的加密保护。应建立可靠的数据恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复到正常状态。

2.2加强智能算法安全设计

首先，在安全人工智能算法设计方面，要考虑安全性设计，防止攻击者利用算法漏洞或不正当手段获取敏感信息，确保算法在面对各种攻击和异常情况时仍然具有稳定的性能。其次，在对抗性机器学习和防御方面，开发鲁棒的机器学习算法，能够检测和抵御对抗性攻击。这包括训练模型以识别对抗性样本、添加噪声以防止攻击者干扰等。持续地更新模型以适应新型攻击也是至关重要的。最后，在数据安全及隐私保护方面，加强个人数据的隐私保护，确保用户数据不被滥用或泄露。使用加密技术保护数据在传输和存储过程中的安全性，并遵守相关法规和标准。

2.3建立用户身份与行为安全管理体系

在构建基于人工智能技术的网络安全防护体系时，建立用户身份与行为安全管理体系是其中一个重要的实践策略。用户身份与行为是网络安全的重要环节，因为安全威胁和攻击往往涉及用户身份的伪装或恶意行为。以下是建立用户身份与行为安全管理体系的实践策略。首先，实施多因素身份认证机制。基于人工智能技术，可以建立更高级别的身份认证机制，将传统的单一密码认证方式升级为多因素身份认证。多因素身份认证结合了多个身份验证因素，如密码、生物特征（如指纹、声纹、面部识别等）、硬件令牌等，提供了更强的身份验证保护。通过分析和学习用户的行为模式和生物特征，系统可以精确地识别合法用户，确保身份的真实性和安全性。其次，建立行为分析和异常监测机制。通过行为分析和机器学习等方法，对用户的行为进行实时监测和分析。通过建立用户的正常行为模型和行为规则，系统可以实时监测到异常行为，如异常登录、异常数据传输、异常权限请求等，以提早发现潜在的安全威胁和恶意行为。最后，建立安全审计和监督机制。通过实施安全审计和监督机制，可以对用户身份和行为进行定期的审核和监督，包括审计用户身份验证、访问控制日志和行为日志等。通过人工智能的数据分析技术，检测和分析用户活动的合规性，并发现潜在的违规行为和安全漏洞。对违规行为采取相应的处罚措施，并将发现的安全事件纳入安全管理和应急响应体系进行处理。

结语

综上所述，计算机互联网技术已广泛应用于人们的生活中，随之而来的网络安全问题困扰着计算机用户，为提高计算机网络使用的安全性，将人工智能技术应用于计算机网络安全防护系统设计中，可以实现网络安全防护系统对计算机非法入侵或恶意攻击行为的自动检测、识别与处理，从而保障计算机网络的安全使用。

参考文献

[1]徐楚原. 大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计分析 [J]. 数字技术与应用, 2023, 41 (07): 216-218. DOI:10.19695/j.cnki.cn12-1369.2023.07.66.

[2]邓玉,宋良,孙剑. 基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计 [J]. 无线互联科技, 2023, 20 (14): 147-149.

出生年月：1985年3月，性别：男，民族：汉族，籍贯：辽宁锦州，学历：硕士研究生，职称：高级工程师，研究反向：数据隐私与安全及大电网运行方式分析