人工智能技術發展及其在通信安全范疇應用

唐春雄

摘要：隨著經濟快速發展，各行業都在持續進步不斷創新，尤其在智能化和信息技術都在各個范疇呈現出他們身影，在各個范疇中實現普及應用，從而發揮重要應用價值，為各個行業提供幫助。因此，將人工智能技術作為主要發展導向，簡要敘述原有網絡信息技術，在通信安全范疇發揮自身優勢，規劃未來應用發展，有用實現可持續發展。

關鍵詞：人工智能技術：通信安全：發展：應用

一、引言

近年來，我國相關工作人員根據諸多不良現象研發出很多保護網絡措施和方法。其重點是防火墻、防病毒軟件、專用網絡等都能實現良好防范工作，保證系統在運行中不會受到安全威脅。但是科學技術持續優化和進步，網絡攻擊方式也會產生多樣化，致使以上方法在應用上功能逐漸降低，對現代網絡不良現象不能實現全面防范[1]。

二、原有網絡信息技術

原有網絡安全信息技術特征重點體現在以下幾方面：

（一）不能防范使用用戶信息被盜取;

（二）防范病毒軟件搜查功能升級時間要比病毒軟件升級更換時間長;

（三）大量泄漏有用信息，無法實現全面防范工作;

（四）信息誤差太大，致使匯報內容不準確，其重點經過人工進行排查和檢驗，嚴重消耗人工資源;

（五）設計內容重點以防范重點，大多數防范邊界風險，對于內部損壞問題不能具體處理;

（六）在制定安全原則和標準工作上產生很多難題，不能快速找出正確對策應對各種網絡風險。

三、人工智能技術應用優勢和未來發展

（一）人工智能技術應用優勢

1、模糊處理能力

人工智能技術具體經過人類頭腦思路和智慧研發出新型智能技術，將很多范疇內容優勢相結合實現智能技術。人工智能技術在當今科技迅速成長情況下，對各個范疇實現普及運用，有用發揮自身優勢起到安全效果。計算機使用者在應用網絡信息過程中，經常會面臨很多網絡垃圾和病毒軟件產生安全風險，對使用者造成安全風險。科學應用人工智能，將不明信息實行針對性處理，有用防止垃圾網絡和病毒產生威脅，在網絡應用中起到防范和保護，為網絡數據應用起到安全效果奠定基礎保障。

2、非線性處理能力

人工智能經過非線性處理能力在應用上起到關鍵作用，由于當前網絡信息技術具有較大應用和操作范圍，自身具有諸多繁瑣構造，加大對網絡安全防范效果增加難度，需要強大處理性能和有序安全管理相結合，有用對網絡不良現象進行根本處理。合理借助人工智能技術進行運用，有序設立安全管理目標，提升安全管理質量和效率，在安全網絡基礎上對各個層面實現監管系統。

3、計算信息成本少

人工智能技術在運用過程中，資源投入少，自身具有較強學習和預測功能。其在運用過程中采用控制計算法，能在限定時間內對網絡數據進行快速計算，深化網絡數據應用效率。有助于智能機器具有較強學習和與預測功能，提供網絡在對數據的處理工作進度，優化網絡數據精準性，改善網絡內部應用范圍和繁瑣特點，為網絡安全應用起到保護效果[2]。

（二）人工智能技術未來發展

科學建立完整信息庫，引用專業系統實現普及應用，設立良好網絡安全體制具有重要效果。人工智能技術在運用過程中對安全網絡形成關鍵性保障，有助于在以后發展能夠超越原有目標，促進我國安全網絡在應用方面保持良好狀態。

四、人工智能技術在網絡安全范疇應用優勢

（一）智能識別網絡數據訪問

在應用計算機應用互聯網過程中，針對不能確定網絡信息可行性，在訪問過程中產生病毒，經過網絡信息多次訪問引入到計算機內部，致使計算機內部原有信息都遭受損壞。除此之外，盡管很多計算機內部都會安裝相應防火墻，但是這些防范方法都是處于表面現象，沒能對病毒實現防范效果。

利用人工智能技術科學應用在安全中心內部，將發現安全風險信息相互對比，經過使用者訪問痕跡對其進行確定，將內容傳送到安全中心，接受信號以后對其選擇設置禁止訪問。人工智能技術可以依靠使用者日常訪問痕跡實現自主學習，對瀏覽網址做好檢測工作，如果一些網址存在安全風險較高提示，會直接彈出提示窗口，禁止訪問相應網址，一直到網址不具有安全風險才能消除防范禁止動作。

（二）智能運維

智能機械學習和信息收集處理工作，都會在運行狀態檢測安全問題，對相應狀況實現動態巡視和檢驗。將運行信息保持一致性，重點聚集在升級平臺信息方面，有用實現動態監控和管理工作，經過各方面對施工現場保持實時操作，保護安全信息，按照應有特點進行繪圖。利用人工智能技術做好實時檢測預備警報工作，如果查找出重要風險必須啟動實時動態監測方案。經過相關使用系統，自動輸入診斷方案，有助于相關信息提供的精確效果，促進智能化在運行中具有穩定性[3]。科學利用信息收集技術，及時發現問題，經過被動處理方式轉換成主動防范問題，從而提升運作工作效率。

（三）流量監測技術

黑客一般情況會將不良網絡信息作為重點攻擊，對計算機投入病毒，迫使原有防火墻和防毒軟件都沒能實現保護。監督學習在新形式網絡信息方面更好認識相關信息，拓寬搜尋范圍很難搜尋類似信息。其重點原因完整相應嘻嘻，在此基礎上利用網絡信息將防病毒軟件相互結合，實現防御效果。

自行組織映襯是無監督學習模式，提升不良信息識別效率。自行組織映射具體歸屬人工神經網絡種類，其重點經過神經網絡不同范圍選擇相應傳輸方法，最后利用多維空間相關信息歸納到低維空間。如果對檢測系統輸送信息樣本時，將與神經網絡相似信息進行位移，經過相鄰信息傳送到樣本，將信息和不同信息雙向神經元相互結合，從而實現準確識別效果。

五、總結

人工智能技術在以后發展中更具智能化、人性化和經濟化，科學引用信息庫處理僅有語言、感觸、圖像等，依靠不同信息提供給相應服務保障。人工智能目前在各個范疇都已都普及運用，各行業在使用人工智能技術可以將其發揮最大應用價值，有助于各個范疇提供便利。與此同時，避免在應用人工智能技術方面產生安全問題，經過不同場合發揮人工智能技術自身優勢，積極提出相應問題，做好改善措施，為人工智能技術在通信安全范疇上實現長遠應用。

參考文獻：

[1]顏博.人工智能技術發展及其在通信安全范疇應用.郵電設計技術.2019

[2]張傳浩等.智慧警務視域下人工智能安全問題研究.鐵道警察學院學報.2019

[3]劉恩海等.區塊鏈技術及其在信息安全范疇研究進展.中國新通信.2018