人工智能在圖書館計算機網絡安全中的借鑒探討

侯文巧，管 黎

（1.徐州市銅山區圖書館，江蘇 徐州 221116；2.徐州市圖書館，江蘇 徐州 221000）

人工智能技術有著強大的監控優勢、識別優勢和阻斷優勢，在圖書館的網絡安全管理方面，可以被充分地發揮其優勢作用。利用人工智能的數據挖掘技術、神經網絡技術、專家系統技術，為圖書館計算機網絡構建出強有力的防入侵體系統，有效地解決和應對現階段的網絡安全問題。

1 人工智能技術優勢

1.1 人工智能技術的監控優勢

圖書館的網路系統當中，會接收和傳輸大量的圖書館應用數據，這是由圖書館的公共服務特性所決定的。圖書館對公接口當中不可避免地，會形成開發性的網絡環境。傳統的防火墻安全措施中，對于內部網絡環境的防御效果較好，但在開放性的公共網絡環境中，在應對不同來源的病毒等侵入時，就會調動全部的防御程序，這樣會造成圖書館計算機系統的運行速度降低[1]。人工智能模式下的網絡安全防火墻，可以對開放性環境中的病毒等進行智能判斷，并調取相對應的防御程序，這樣可以避免占用圖書館計算機的空間，并可以起到良好的監控效果。人工智能防火墻，可以在數據訪問過程中，判斷是否有欺騙性和偽裝性的IP連接，利用人工智能技術過濾這種入侵性訪問，并給圖書館計算機網絡管理人員提出預警，增強監控效果。

1.2 人工智能技術的識別優勢

圖書館計算機網絡當中，存在惡意性的攻擊指令時，需要能夠進行有效識別。人工智能技術方式下，對于常見的惡意攻擊，可以采用智能性的網絡安全抵御模式，對難以被傳統防火墻所識別的一些新型攻擊，如DDoS攻擊等，能夠在智能識別中發現其攻擊性，并激發防火墻進行有效抵御，使惡意攻擊不會對圖書館計算機系統產生威脅。人工智能識別技術，主要是應用于計算機程序，對網絡環境當中的數據交互行為進行判斷。人工智能技術與傳統計算機技術相比，具有良好的記憶和學習能力，對于有威脅的網絡病毒和攻擊，能夠將其特征存儲于數據庫當中。在計算機網絡再次遇到相同行為時，無需進行人工識別操作，計算機智能系統會調取數據庫當中的數據特征，并形成智能化的分析和總結。對計算機網絡病毒進行有效的識別。由于計算機網絡病毒和攻擊也會進行“偽裝”，在原有的特征基礎上進行重新構建，智能技術對這種變異具有強大的識別優勢。智能系統可以對已經存儲于數據庫當中的所有病毒和攻擊行為進行數據分析，在智能模式下進行重新組合排列，形成不同的識別病毒和攻擊的方案。通過智能識別技術，不僅可以對公開的病毒威脅和異常攻擊具有良好的防范能力，同時也可以對具有隱藏性質的病毒和攻擊進行深度的識別判斷，從而為圖書館系統構建起強大穩定的計算機網絡安全防護層，提升智能技術在圖書館系統中的安全應用水平。

1.3 人工智能技術的阻斷優勢

計算機網絡中，病毒等會以數據流量的方式不斷對圖書館系統產生破壞，阻斷這些病毒流量，可以更好地凈化圖書館系統。病毒數據的傳播，往往具有一定的潛藏性，當病毒數據進入計算機系統后，會對病毒程序的設定的目標進行攻擊。人工智能技術利用智能NAMP等掃描，可以阻斷病毒數據進入圖書館系統文件，使病毒不再對計算機網絡造成影響，如資料篡改等。計算機網絡病毒和攻擊，都對圖書館系統的正常運行產生極大的不利影響。在人工智能技術的應用中，需要重視阻斷技術優勢的發揮。計算機阻斷技術，是針對于圖書館系統應用環境而言，圖書館系統作為一種公共服務系統，必然需要同外界網絡環境進行各種指令數據的交互。當外部網絡與圖書館系統網絡關聯時，圖書館網絡系統就會處于一種風險敞口之下，借助人工智能技術，可以高效地進行網絡數據的判斷，并在判斷基礎上對有風險的數據進行阻斷。智能技術可以對請求進入到圖書館計算機系統的各種網絡請求進行掃描，并根據人工智能的記憶能力，對數據訪問序列進行分類。對于經過人工智能判斷為安全的數據可以通過，對于那些沒有在圖書館系統數據庫或者人工智能安全數據庫中記錄的數據，則會暫緩通過。被暫緩通過的外部訪問數據會被統一安置于一個固定的計算機系統分區中。這個分區可以看做是一個隔離空間，一旦計算機網絡數據進入到整個空間，就會與圖書館系統的網絡環境形成隔斷，從而避免了有病毒或者攻擊風險的數據混雜于正常數據之間。

2 人工智能在圖書館計算機網絡安全中的應用

2.1 利用人工智能的數據挖掘技術

數據挖掘是在圖書館系統運行中，通過深入的認知和探索數據特性，以便可以提取出計算機網絡安全的影響因素。圖書館在服務于社會的同時，也必然產生大量的計算機數據流量，這些數據流量，根據網絡安全性能進行分析，可以劃分為安全數據和異常數據[2]。利用人工智能的數據挖掘技術，可以分析出數據之間的相似點和差異點，在保護圖書館計算機網絡安全時，利用對數據的挖掘分析來構建網絡攻擊的抵御。數據挖掘要立足于病毒以及黑客的入侵檢測要求。數據挖掘技術中，人工智能要從數據關聯、數據序列等角度，提取出病毒以及黑客攻擊的特征，并以這些特征為基礎，優化圖書館計算機網絡的防御體系。

2.2 利用人工智能的神經網絡技術

人工智能技術最大的特點，就是利用計算機程序模擬出人類的神經網絡。人類神經網絡具有動態改變性，可以根據所面對環境的不同，自主規劃出最佳的應對方案。將神經網絡技術應用于圖書館系統，可以加強抵御病毒入侵的靈活性和智慧性。神經網絡技術具有學習性，可以在應對病毒入侵后，將病毒特點寫入程序，后續再遇到類似的網絡攻擊時，無需圖書館工作人員的操作，可以自主啟動防御程序，對可疑的數據來源進行過濾。神經網絡技術可以自行更新和完善，這大大減輕了圖書館計算機網絡安全管理人員的壓力，通過學習行為去判斷數據是否正常。但圖書館網絡安全管理人員，需要對神經網絡進行不斷的訓練，以提高學習效果。

2.3 利用人工智能的專家系統技術

圖書館的系統運行中，需要面對病毒解析的各種需求，解決網絡安全問題。利用人工智能的專家系統技術，可以將病毒入侵疑問進行分析和總結，通過數據編碼方式，構成正確可靠的解答。專家系統是人工智能技術的重要應用，在人工智能模擬的專家解析過程中，通過將病毒形成的數據流量，按照次序和特征等進行分類，并結合專家系統數據庫中存儲的病毒記錄，找到與病毒數據庫相匹配的入侵病毒，完成計算機網絡安全任務。專家系統是人工智能技術與人類經驗的一種結合模式，專家系統當中收錄了大量的計算機病毒和攻擊的處理經驗，這些人類的工作經驗轉化為能夠被圖書館計算機系統所識別的數據程序，存儲于數據庫當中。人工智能的專家系統，可以讀出這些經驗數據并進行記憶，同時也可以發揮人工智能的邏輯思考和組織能力，對這些防御計算機網絡安全問題的經驗進行再次的學習和優化。人工智能技術可以在原有經驗基礎上，進行深度的智能挖掘，能夠在面對計算機網絡環境的病毒和攻擊行為時，智能地進行解決方案的匹配。專家系統也可以在人工智能技術的輔助下，形成智能方案的提取和應用。計算機網絡環境是較為復雜的，圖書館系統所面對的網絡環境處于實時變化的情況當中，很多的病毒和攻擊行為不是固定不變的，也不是單一的，人工智能技術可以依據實際的網絡情況，將專家系統數據庫中的經驗程序進行智能分解和自由組合，以此來形成新的經驗體系，可以提高人工智能的專家系統水平，更好地展開計算機安全防護。

3 結束語

圖書館在服務于社會的過程中，積極利用了計算機網絡作為圖書管理的新模式。計算機網絡的使用提高了圖書館的服務和管理能力，但隨之而來的就是計算機網絡安全問題。在現有計算機技術基礎上出現的人工智能技術，可以有效地解決日益嚴重的網絡病毒和攻擊等威脅，為圖書館的計算機網絡應用營造健康的環境。