基于人工智能技術的網絡安全防御系統設計

皮珣珣 吳立勝

作者簡介：皮珣珣（1980— ），女，江西南昌人，講師，本科；研究方向：計算機科學與技術。

*通信作者：吳立勝（1990— ），男，江西豐城人，助教，本科；研究方向：軟件工程。

摘要：隨著網絡技術的發展，網絡安全威脅日益嚴重，威脅著個人和組織的安全?；诖?，文章介紹了人工智能防御策略與模型，對人工智能技術在網絡安全防御系統中的具體應用進行了探討，并基于人工智能技術設計了網絡安全防御系統。實驗證明，該系統可有效地提升網絡安全防護能力。

關鍵詞：人工智能技術；網絡安全；防御系統

中圖分類號：TN915.08? 文獻標志碼：A

0? 引言

隨著互聯網和網絡技術的飛速發展，網絡安全威脅已成為一個重大的全球問題。從私人數據泄露到大規模的網絡攻擊，傳統的網絡防御方法難以適應日益復雜多變的網絡威脅環境，這使得人們必須尋找新的解決方案。人工智能（Artificial Intelligence，AI）具備強大的數據處理能力、自我學習能力和預測能力，已被視為一種有效的網絡防御手段。本文旨在探索人工智能技術在網絡安全防御中的應用，并設計了一種基于人工智能的網絡安全防御系統，從而提高網絡安全防護能力。

1? 人工智能防御策略與模型

人工智能防御策略中最常見的模型是基于機器學習的分類模型，如支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、決策樹、隨機森林、邏輯回歸等。這些模型可以根據訓練數據自動學習到攻擊行為的模式，并利用行為模式對新數據進行分類，從而識別網絡攻擊。例如在網絡防御中通過SVM模型進行二分類問題的學習和預測。SVM的基本思想是尋找一個超平面使得正負樣本間的間隔最大。對于給定的訓練數據集，其優化問題可以表示為以下形式：

最小化目標函數：12‖w‖（1）

約束條件：yi（w·xi+b）≥1，i=1，2，……，n（2）

其中，xi表示輸入向量，yi表示類別標簽，w和b分別是SVM模型的權重向量和偏置項。

另一方面，深度學習模型如卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、遞歸神經網絡（Recursive Neural Network，RNN）、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）等在復雜的網絡攻擊檢測問題中也表現出了強大的性能。這些模型可以處理高維、非線性及時間序列等復雜數據，能對網絡攻擊行為進行深度學習和識別。

2? 基于人工智能技術的網絡安全防御系統設計

2.1? 系統架構設計

本系統采用分層架構設計，主要由數據收集層、數據預處理層、特征提取層、AI模型層和響應決策層構成，如圖1所示。

2.2? 系統功能實現

2.2.1? 網絡數據包獲取功能

網絡數據包獲取網絡安全防御系統的核心組成部分，數據收集層負責從網絡中捕獲原始的數據包信息，以供后續的處理和分析。該模塊可以使用網絡抓包技術，如libpcap庫或WinPcap庫，來實現數據包的獲取。功能實現步驟如圖2所示。（1）使用網絡抓包技術監聽指定的網絡接口，捕獲經過該接口的數據包。（2）對捕獲的數據包進行解析，提取關鍵信息，如源IP地址、目標IP地址、端口號、協議類型等。（3）將解析后的數據包信息進行存儲，可以借助數據庫或日志文件等方式進行持久化保存，以備后續的處理和分析使用。（4）進行資源釋放。

2.2.2? 數據預處理功能

數據包預處理模塊主要功能是對網絡中獲取的原始數據包進行處理和轉換，提取有用的特征來支持系統后續的分析和模型訓練。在功能實現中，（1）特征提?。簭臄祿刑崛￡P鍵的特征，如源IP地址、目標IP地址、端口號、協議類型、數據包長度、時間戳等［2］。這些特征可以用于后續的機器學習和深度學習算法進行分析和預測。（2）數據轉換和標準化：將提取的特征進行適當的轉換和標準化，以便于后續的數據處理和模型訓練。例如，可以對特征進行歸一化、離散化或者進行獨熱編碼等處理。（3）缺失值處理：檢查特征中是否存在缺失值，并采取合適的方法進行處理。常見的方法包括刪除包含缺失值的數據包、使用平均值或中位數填充缺失值等。（4）噪聲過濾：對特征進行噪聲過濾，以去除或減少數據中的噪聲干擾。常見的噪聲過濾方法包括濾波、平滑等［3］。

2.2.3? AI模型層功能

AI模型層在網絡安全防御系統中扮演重要角色，它負責威脅檢測、異常行為識別和入侵檢測等任務。AI模型層功能實現的邏輯順序如下：首先，進行威脅檢測功能。在這一功能中，可以采用機器學習和深度學習算法實現威脅檢測，例如SVM和CNN等。威脅檢測的目標是識別網絡中的威脅行為，如CNN應用中會通過數據預處理—CNN模型構建—卷積操作—池化操作—全連接層和分類來實現數據預測和分類。其次，實現異常行為識別功能。使用聚類分析、離群點檢測和深度學習模型等方法來檢測與正常行為顯著不同的網絡行為，以識別可能的惡意活動。最后，實現入侵檢測功能。通過基于規則的方法和基于機器學習的方法來識別已知和未知的入侵行為?；谝巹t的方法使用預定義的規則集合進行匹配和檢測，而基于機器學習的方法使用訓練好的分類器對網絡數據進行分類預測。在每個功能中，設計者根據具體需求和系統設計，選擇適當的算法和模型［4］。

3? 響應決策層功能實現

響應決策層是網絡安全防御系統中的重要組成部分，它負責根據AI模型層的輸出結果，采取相應的響應措施來應對網絡威脅。響應決策層功能實現：（1）威脅響應策略制定。根據AI模型層的輸出結果和預設的策略規則，制定針對不同類型威脅的響應措施。這些策略可以包括阻斷惡意流量、隔離受感染的主機、更新防火墻規則、通知安全團隊等。（2）自動化響應機制。建立自動化的響應機制，以快速有效地應對網絡威脅，可以通過自動化腳本或工具來執行預定義的響應操作，如封鎖源IP地址、禁用惡意軟件等［5］。

4? 系統實現與實驗驗證

4.1? 實現環境和工具

在系統實現與實驗驗證階段，本次研究選擇以下環境和工具來實現和測試基于人工智能技術的網絡安全防御系統。（1）編程語言和框架：本系統使用Python編程語言，并利用TensorFlow和Keras等深度學習框架來實現AI模型和系統功能。（2）數據庫和存儲：本系統使用MongoDB作為數據庫，用于存儲和管理網絡數據、特征、模型參數。（3）網絡數據集：本系統使用公開的網絡數據集NSL-KDD，該數據集包含了各種網絡攻擊和正常網絡流量的樣本，用于模型訓練和實驗驗證。

4.2? 系統實現過程

系統實現過程按照以下步驟進行：（1）數據收集與預處理。本文使用網絡監控工具捕獲實時網絡數據包，并對數據進行清洗和預處理。提取網絡數據包的特征，如源IP地址、目標IP地址、協議類型、數據包大小等，并進行標準化和編碼處理。（2）AI模型設計與訓練。在AI模型層，本文選擇了CNN作為主要模型架構，并根據數據特征和任務需求，設計了多層卷積和池化層，并加入全連接層進行分類和預測。本文使用訓練數據集NSL-KDD對CNN模型進行訓練，并利用反向傳播算法更新模型的權重和偏置。

4.3? 實驗設計與結果分析

為評估基于人工智能技術的網絡安全防御系統的性能，本研究進行了測試實驗。

4.3.1? 實驗設計

本研究使用NSL-KDD數據集作為訓練和測試數據，其中包含了正常網絡流量和各種網絡攻擊樣本。本文將數據集分為訓練集和測試集，按照比例70：30進行劃分使用CNN模型進行訓練，并通過測試集進行性能評估。

4.3.2? 實驗結果分析

在實驗中，通過計算準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、精確率（Precision）和F1分數（F1-score）等指標來評估系統的性能，具體數據如表1所示。

通過實驗結果分析，可以得出以下結論：系統在檢測DoS攻擊方面表現出很高的準確率和召回率，說明系統能夠有效地識別和防御此類攻擊。在未知攻擊類型的檢測中，系統表現良好，準確率和召回率都較高，但精確率略低。這可能是由于未知攻擊的變化性導致的，需要進一步優化和改進模型以提高準確性。對于數據包嗅探和惡意軟件傳輸的攻擊，系統展現出較高的準確率和召回率，說明系統能夠有效地識別和阻止此類攻擊。

5? 結語

通過對實驗數據的分析，本文發現基于人工智能技術的網絡安全防御系統在多個攻擊類型上表現出了較高的準確率和召回率，展現了較強的網絡安全防護潛力。網絡安全防御系統能夠有效地識別和防御DoS攻擊、數據包嗅探和惡意軟件傳輸等常見攻擊類型。但對于未知攻擊類型和其他類型的攻擊，系統的性能仍有提升空間。唯有通過不斷改進模型設計、數據集選擇和系統架構，才能持續性地提高系統的準確性、魯棒性和可靠性，從而為網絡安全防御提供更強大的支持。

參考文獻

［1］周建青.人工智能技術下計算機網絡安全防護系統的設計和實現［J］.信息與電腦（理論版），2023（4）：202-204.

［2］張艷艷.基于人工智能技術的計算機網絡安全防護系統設計［J］.信息與電腦（理論版），2023（4）：233-235.

［3］馬越.大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統設計［J］.中國新通信，2022（24）：132-134.

［4］李長華.人工智能技術下計算機網絡安全防護系統的設計和實現［J］.信息記錄材料，2022（12）：48-50.

［5］沈佳琪.基于人工智能技術的網絡安全防護系統設計［J］.現代傳輸，202（4）：64-67.

（編輯? 王雪芬）

Design of network security defense system based on artificial intelligence technology

Pi? Xunxun， Wu? Lisheng*

（Jiangxi University of Science and Technology， Nanchang 330098， China）

Abstract：? With the development of network technology， network security threats are becoming increasingly serious， threatening the security of individuals and organizations. Based on this， the article introduces artificial intelligence defense strategies and models， explores the specific application of artificial intelligence technology in network security defense systems， and designs a network security defense system based on artificial intelligence technology. Experiments have shown that this system can effectively enhance network security protection capabilities.

Key words： artificial intelligence technology; network security; defense system