計算機網絡安全管理中人工智能技術的運用

高林娥

（運城師范高等專科學校 山西省運城市 044000）

現階段，應該加強計算機網絡安全管理工作，科學應用保護和防御功能，提升信息資源的安全性和可靠性。因為計算機網絡較為復雜，要想提升安全管理工作的全面性，就應該科學地應用人工智能技術，從而實現智能化管理的目標。在進行計算機網絡安全管理時有效地融入人工智能技術，能提升管理工作的質量，加強各個環節的銜接性，改善整體的運行效果。

1 人工智能技術

1.1 概念

上世紀50年代首次出現人工智能的概念，它與多項科學技術有著密切地聯系，比如心理學、語言學和生理學等，此外它還兼具智能化和人性化的特征。科學應用人工智能技術能幫助計算機設備全面處理復雜問題，降低工作人員的壓力，保障他們的生命財產安全。同時，工作人員應用人工智能技術可以提升工作的效率和質量。值得注意的是，人工智能技術的關鍵要點為計算機科學。

1.2 應用價值

人工智能技術在計算機的網絡構架中能提升整個網絡的安全性。

（1）在反垃圾郵件處理中。它能有效地保護各項數據，并且能夠進行智能化掃描，及時檢索其中的敏感性內容，這樣能避免惡意信息的干擾。此外還能有效攔截病毒軟件，優化軟件接收的流程。

（2）構建智能防火墻。在防火墻系統中引入人工智能技術，能夠提升整個系統的識別能力。以防火墻原有的識別、裁定、判斷功能為依托，在代理和過濾技術的助力下，減少系統的運行量。這樣能有效攔截那些具有較強干擾的數據，從而提升防火墻的使用價值。

（3）檢測系統的入侵情況。人工智能技術越來越趨近于人類的思考模式，能夠對模糊不清的數據進行有效地識別，構建人工神經網絡，優化檢測的效果。所以人工智能技術能提升檢測系統的時效性，將入侵的風險降到最低。

（4）對網絡進行有效地監管和控制。利用人工智能技術能采集網絡運行的數據，幫助管理員掌握網絡運行的情況、網絡服務的質量以及網絡資源的使用情況等[1]。

2 現階段計算機網絡安全管理面臨的挑戰

隨著社會和時代的不斷發展，信息技術的應用范圍不斷擴展，在社會的各個領域發揮著重要的作用。在信息化的助力下，人們的工作效率和質量得到質的飛躍，但是網絡信息的安全性卻引起大家的關注。2014年，我國建立中央網絡安全信息化建設小組，體現我國加強網絡安全管理的決心。但是，近年來我國網絡安全管理問題頻繁發生，信息泄露的問題頻繁發生。我國的計算機行業獲得明顯的發展，但是許多的核心技術過于依賴外國的企業，導致在系統運行中無法及時地發現其中隱藏的木馬病毒，嚴重影響我國計算機網絡安全管理的效果。此外，網絡中的黑客會盜取用戶的個人信息，對整個系統信息造成破壞，嚴重影響信息的應用和傳播，提升網絡安全管理的難度。

3 人工智能技術在計算機網絡安全管理中的運用模式

3.1 數據挖掘技術

在計算機網絡安全管理中需要對大量的數據進行實時處理，許多的數據具有較高的應用價值。例如，對入侵計算機網絡的數據進行提煉和分析，能夠明確它的表征情況，探究它入侵的路徑和一般規律。把多種入侵數據進行匯總，通過數據挖掘技術探究它們的內在聯系和影響，這樣才能提升計算機網絡安全管理的全面性[2]。數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的運用模式如圖1所示。

此外，科學地應用數據挖掘技術還能滿足安全管理工作多樣化的需求。利用關聯分析法，探究入侵行為發生的時間和入侵空間，從而提早進行預防工作。利用數據挖掘技術能對資料進行大規模的處理，發掘網絡中隱藏的信息，提升管理的效果。

3.2 Agent技術

Agent 技術在網絡范圍內得到有效地應用，它屬于分布式人工智能技術，利用不同的組織構件形成一個軟件實體，其中主要包括知識數據域庫、解釋推力器、Agent 技術、相關的通訊部分以及數據資料等。在人工智能領域Agent 技術具有多樣化的特征，這些特征能有效地優化計算機網絡的結構，提升網絡安全管理的效果。

（1）Agent 技術具有較強的自治能力，能對自身預測運算模式進行有效控制，可以自發地對短期行為進行規劃和控制，能夠充分凸顯網絡結構的自主控制能力。

（2）Agent 技術具有交互性的特征。可以為計算機的交互操作進行助力，對計算機所處的環境進行有效地優化，保障計算結果的精準性和針對性，從而提升計算機運行的效率和質量。

（3）它具有一定的技術優勢，能夠對計算中各項資源進行優化配置，從而實現任務目標。如果求解網絡服務器不能對問題進行有效地處理，Agent 技術就能充分地應用其他的資源對計算工作進行輔助，從而提升理解和處理能力。

（4）Agent 技術具備一定的持續性。當Agent 系統正式運行后，在很長的一段時間內它都處于運維的狀態，能夠對計算機網絡進行運算保護，即使在運算終止條件的束縛下網絡運行的效率也不會受到明顯的影響[3]。Agent 的基本運行模式如圖2所示。

此外，Agent 可以有效地探知網絡態勢的變化情況。能夠對網絡攻擊行為進行有效地判定，并提出對應的防御措施。Agent 系統能對整個計算機網絡環境進行監控，實時采集數據運行信息，當識別到異常的信息后，系統會抓取其中的關鍵點進行標準化分析，判讀是否存在網絡攻擊性行為。當確定存在相關的行為后，要對采集的信息進行參考，并積極主動地進行防御工作。但是如果在計算機網絡安全管理中如果只是單一地依賴Agent 技術還是無法全面保障整個網絡的安全。比如，不能系統化判定網絡的運行態勢，采集的攻擊數據不全面，計算機網絡面對攻擊的反應時間較長，嚴重影響計算機網絡安全管理的質量[4]。所以，現階段許多的管理者在運行時會把P2P 技術和Agent 技術進行有機整合，這樣能對網絡入侵的情況進行全面的探析，提升Agent 系統的檢測和防御攻擊的能力。

3.3 神經網絡系統

在神經網絡系統中匯集大量的分布式單元，它們一共構成大規模的并行處理系統。并行器的組織構架和運行系統與神經網絡系統較為相近。神經網絡系統采用分布式的方法進行信息存儲工作，系統整體的學習能力較強，具有較高的容錯率，能夠自行對知識進行組織，為信息處理工作進行助力。圖3為神經網絡系統結構圖。

神經網絡系統中的各個單元能夠組合在一起進行運行，同時也能一個個進行單獨的處理，可以采取并行的處理模式。它的優勢在于即使某一個單元出現問題，也不會影響到其他單元的使用效果，整個神經網絡安全系統仍舊處于穩定的運行狀態。

在計算機網絡安全管理中科學應用神經網絡系統，這樣才能提升管理的效果，保障信息在安全的環境中運行，減少信息泄露問題發生的幾率，全面地處理網絡攻擊問題。神經網絡系統能夠對網絡入侵問題進行全面把控，對蠕蟲病毒、網絡入侵以及網絡攻擊進行客觀地判定。利用神經網絡系統對網絡安全環境進行檢測，降低錯誤發生的幾率。因為神經網絡系統具有一定的特殊性，所以在不同網絡環境中網絡安全管理的質量存在一定的差異，會產生不同的效果。神經網絡系統能夠充分應用圖像和硬件處理設備的運算功能，從根本上提升管理的效果和質量。現階段，神經網絡技術正在不斷地發展和優化，應用的范圍越來越廣，提升計算機網絡安全管理的先進性，為網絡安全管理工作勾畫更為美好的藍圖。

3.4 專家系統

專家系統是現階段發展最為成熟的人工智能技術，在系統中主要包括數據資料庫和網絡行為推理機制。在應用的過程中能夠根據專家學者的知識推理和演繹，對專家的決策工作進行全面模擬。在這項技術的助力下，系統提出的決策就能達到專業水平，保障措施的應用效果。專家系統中的知識數據的數量和質量直接影響人工智能技術應用的效果，通過專家系統能為計算機網絡安全管理工作提出科學的修改意見，能及時探知網絡入侵和攻擊行為。此外它能夠建立預警機制，一旦網絡系統中存在危險性因素，計算機網絡就能自動進行防御，這樣就能提升管理的安全系數。

以專家系統為載體打造網絡危險數據入侵探測系統，其中匯集大量的數據分析模式和審計資源、計算機用戶日常操作模式。利用系統構建用戶使用安全模型，結合模型中的各項數據對用戶的使用行為進行判定，如果出現異常的數據，系統就會自動對其進行判定，評估是否存在攻擊性行為。在計算機網絡安全管理中科學地應用專家系統，能對用戶的行為進行精準判定。并且經過一段時間的應用后，專家系統采集了大量的用戶行為信息，能夠進一步提升判斷的精準性，優化安全管理的智能化水平。

4 結論

綜上所述，在計算機網絡安全管理中科學應用人工智能技術，能夠提升網絡環境的安全性，提出更加全面的優化措施。我國在信息技術發展的過程中應該加強計算機技術和人工智能技術的融合效果，為計算機網絡構建安全的環境。