人工智能技术在网络空间安全防御中的应用

2020-12-03荣蓉

电子技术与软件工程 2020年11期

荣蓉

（山东工艺美术学院公课教学部山东省济南市 250300）

在进入21 世纪后的第二个10 年，人工智能技术已经成为全球科学发展的热门课题，它就涉及计算机学与语言学等多方面知识内容，属于典型的综合性科学学科。在人工智能技术引导下，许多领域被赋予了强大的智能交互功能，甚至完全替代人来展开某些人类可能无法完成的复杂性、危险性技术操作。特别是在网络空间安全防御领域，人工智能技术发挥了它的重大功能作用，为相关产业领域快速发展创造了无限可能性。

1 人工智能技术的基本概念与技术优势

1.1 人工智能技术的基本概念

人工智能（Artificial Intelligence）主要专注于科研研究、智能模拟、技术延伸与拓展等领域，主要围绕人工智能理论展开，其技术应用系统中拥有大量丰富的学科内容，是计算机科学的重要分支学科。当前人们愿意将人工智能技术定义划分为两个部分：“人工”和“智能”，“人工”即人力或人力所能制造的，而“智能”的概念则相对复杂，它涉及到意识、自我、思维、甚至包括无意识思维等多方面内容。而人工智能为许多安全应用领域所青睐的原因还在于它的自动设计与机器学习功能内容。尽管说该技术的发展历史并不长久，但它代替人工、传统机械设备解决问题的能力毋庸置疑，可以从变化的环境中获取资源信息，并实现与现实外界的交流沟通。另外，当前的人工智能技术领域中是存在数据挖掘系统的，它在挖掘海量数据并进行自动化处理过程中便可提取大量有价值数据信息内容，全方位提升数据分析效率[1]。

1.2 人工智能技术的技术优势

人工智能技术的技术优势明显，具体来讲它就涵盖了3 点技术优势。

（1）它的模糊信息能力与协作处理能力较强，在处理未知问题方面具有一定技术优势。具体来讲，它主要借助了模糊逻辑推理方法，构建准确的描述数据模型，借助模糊逻辑的推理方法解决模糊信息问题，同时有效控制信息处理难度。在具体操作过程中，主要利用人工智能技术提高对信息的处理能力，优化处理效果。在人工智能技术运营过程中，主要通过它来优化网络结构，扩大网络规模，基于分级管理技术对网络监测内容进行逐级优化，实现对技术应用的有效协调与发展。

（2）它的学习能力与非线性处理能力非常到位。首先人工智能的学习能力很强，它能够有效解决存在于网络中的海量大数据信息，这其中可利用人工智能技术处理某些低层次学习信息内容，解释并推理相关信息数据事项。在目前许多人工智能技术都能模仿机械或人，在非线性问题解决方面体现较强的能力。

（3）它的计算成本相对偏低，在具体的计算工作中，主要利用人工智能技术解决某些资源消耗较小的内容，例如采用它其中的控制算法提高整体运算效率与运算准确率[2]。

2 人工智能技术应用于网络空间安全防御中的现实意义

在网络空间安全防御领域中应用人工智能技术的关键就在于优化提高网络安全等级，并围绕网络监控控制与网络管理系统展开合理设计，有效处理完善相关信息，满足计算机与网络应用需求。在人工智能技术应用的背景下，网络空间安全防御能够实现对规则性网络数据的有效规划，全方位提高网络安全关注度，同时保证自身信息的安全性，保护用户信息的安全，及时发现并减少网络危险因素入侵的可能性。在整个操作过程中，可基于人工智能技术构建安全防御体系，围绕网络空间各项技术功能应用展开应用，建立用户信息安全屏障，完善并存储数据内容。客观讲，当前的网络空间安全防御是离不开人工智能技术的，利用它强大的动态化追踪能力、数据资源整合与协作能力来提升网络管理工作效率与推理能力，满足网络管理的相关技术要求。

3 人工智能技术的应用特点

3.1 模糊信息处理能力突出.

与其他网络安全防御技术相比，人工智能技术具有更好的模糊信息处理能力，能够有效地检测和分析未知问题。在网络运行中，伴随着病毒和未知源的危害，计算机用户的信息安全可能得不到保障。人工智能技术可以对未知源进行模糊信息推理，在此基础上进行有效识别，帮助用户采取有效对策，防止用户入侵等问题。

3.2 协作能力强

现在，网络规模激增，其结构复杂度也在增加，网络安全防御的难度也在提高。当单个管理器处理网络工作时，若是缺乏相关系统的支持，便无法有效处理相关问题。在这一点上，网络安全管理可以分级分解，不同的管理者负责相应级别的网络安全管理。通过人工智能技术，可以促进不同层次的管理者的合作，进而提高网络安全防御的合作能力。

3.3 具有非线性能力

目前，我国网络结构更加复杂，在安全防范管理过程中存在诸多不确定与不稳定性性。当网络结构属于扩展结构时，计算机网络是非线性控制的。显然，现有技术并没有应用到控制和管理中，而是通过人工智能技术来实现非线性处理能力，能够有效提高计算机网络的安全防护能力。

4 网络空间安全防御现状

4.1 网络空间

就人工智能代理而言，网络空间是双方从事网络操作的战略环境。与传统的网络环境相比，网络空间具有包括周围环境的感知、战斗环境的复杂性和操作强度的特性。在网络空间里，两个侧面之间的对抗非常强。在同一个网络空间里，我们不仅要面对一个党的智能防御攻击技术，还要面对来自检测系统、防火墙等传统系统的威胁。

4.2 网络作战

网络作战是指在两个空间区域，即网络空间，对敌方进行的一系列网络攻击和侦察活动。Cna 是破坏计算机系统及相关网络信息和计算机软件的破坏性恶意行为。CNE 是用来收集情报，隐藏敌人，侵入敌方防线，获取己方所需的情报。

5 人工智能技术应用于网络空间安全防御中的相关技术实践应用

人工智能技术应用于网络空间安全防御中的技术应用类型丰富，技术内容表现多元化。以下简单谈谈人工智能技术在该行业领域中的两点核心技术应用。

5.1 人工智能技术在防火墙与入侵检测中的技术实践应用

（1）在计算机网络安全管理过程中是常用到人工智能技术的，具体来讲它可被应用于防火墙与入侵检测设备当中，时刻监测动态变化的网络安全漏洞问题。在网络安全管理中运用人工智能技术其目的就是有效保护用户隐私，同时提高计算机网络防护效果。就目前来看，基于人工智能技术的智能防火墙就拥有入侵检测功能，可应用于对外部入侵危险元素的智能化识别工作中，同时通过计算、统计与记忆数据内容实现对网络中海量数据的计算，发现网络中的特征值内容，并提高对危害信息的拦截能力。

（2）在入侵检测方面，它可以建立一道智能化“防洪墙”，这道墙的主要功能定位就是设置于防火墙背后的第二道安全防护体系。防洪墙的作用是保护网络安全，它合理应用了入侵检测技术，配合数据分析与处理及时发现可疑数据内容，并为用户提供可疑数据检测报告，进而实现用户对网络中可疑数据的有效监测，避免出现内外部数据操作失误问题，其目的也是为了提高网络安全保护效果。在防洪墙安全防护体系中还设置了专门的反垃圾邮件系统，它能够在对用户邮箱中的重要数据内容进行动态化实时监测，并对邮箱中的可疑邮件进行自动识别与处理，在即时开启可疑邮件扫描功能后处理危险性邮件数据，面向用户提供邮箱安全保护指南。入侵检测技术功能本身也成功引入了专家决策，配合人工智能系统有效总结数据经验内容，并筛选、甄别数据，最终利用专家系统评分，完成系统优化与评估过程，有效提升数据安全管理整体效率[3]。

5.2 人工智能技术在Agent技术中的实践应用

Agent 技术属于人工智能的代理技术，它其中涵盖了数据库与知识域库两大板块。基于不同的Agent 空间可组织构建不同的软件实体，结合人工智能Agent 技术可实现对知识域库中相关信息内容的智能化处理，实现信息数据之间的相互远程沟通，优化信息检索功能，将数据信息快速传递到指定区域范围中，借助新技术获取服务内容，满足用户对计算机信息查询的实际需求。在人工智能技术配合Agent 技术应用过程中可设置常规化日程工作安排，基于新技术内容建立工作计划，构建自主性与学习性特点主动分配用户数据内容，满足计算机网络中的Agent 技术用户应用要求。

客观讲，在Agent 技术应用下即可构建一套完整的网络防御手段，结合互联网网络空间安全防御技术要求打造全新的、具有可移动功能的智能Agent，发挥网络空间安全防御的重要安保作用，建立“网络警察”系统。在该系统中还可获得来自于法律层面的技术规范支持，配合各大网络运营商展开技术合作，基于基础设施层面与网络空间安全防御体系层面建立移动通信机制，并有效规避破坏者破坏相关机制，达到保护网络空间的作用。就当前来看，Agent技术配合人工智能具有较高的适配性，能够通过协同方式与分布式方式来实现对网络空间安全防御体系中数据的有效收集、处理与监控，可满足新技术应用在交通网络控制、电子商务以及数字安全保护等领域的应用。甚至该技术已经被应用于社会服务、交通与医疗领域，紧密关注城市社会民生，建立了一套完整的社会电子服务网络控制系统，将数字化互联网安全防御理念渗透到城市建设的各个角落[4]。

5.3 神经网络

单个神经网络是由简单的处理元组组成的大规模并行分布式处理器。它可以以分散型的方式存储信息，但可以容纳大量的错误，有较强的学习能力，可以整理知识以满足各种信息处理的需要。

目前，在相关网络检测中，神经网络技术已经取得了很好的效果，在DOS 检测、病毒检测、恶意软件检测等方面也取得了良好的效果。将神经网络运用于网络检测，可以有效地提高信息数据的准确性，同步网络的可检测性。与传统的基于神经网络的蠕虫病毒检测技术相比，神经网络技术更能有效地检测出蠕虫病毒的行为。对于网络入侵问题，传统的检测方法由于识别度低、检测效率低，以及网络循环和多层传感技术借用不同的数据信息，无法解决网络入侵问题，而神经网络是本领域提出的检测相应网络入侵的方法。网络已经被应用到网络空间的安全问题中，许多独特的神经网络模型所对应的算法仍然不可用。但是，笔者相信，神经网络的研究不断深入，在网络安全保护空间中可以获得更好的发展空间。