基于機器學習的高職院校網絡安全部署設計

張娟

摘要：隨著網絡技術的飛速發展，數字化校園建設步伐不斷加快，網絡環境開始變得更加復雜、多變，為確保高校網絡系統的安全性，文章通過網絡防御各個模塊設計，對每個模塊應用策略進行研究分析，提出基于機器學習的高職院校網絡安全部署設計思路，變被動防護為主動防御，以保障校園網絡的安全。

關鍵詞：機器學習；網絡安全；部署設計

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）05-0092-03

隨著互聯網的普及與發展，高校的信息化、數字化建設也在加快進行，高校校園網作為信息化與數字化校園的重要基礎設施，為學校的教育教學提供著良好的保障。目前的校園網絡已經遍及學校的各個部門，成為整個校園的基礎設備，學校對于網絡的可管理性與安全性的需求也越來越高，因此構建一個合理的網絡安全體系顯得尤為重要[1]。特別是近年來，網絡攻擊手段不斷升級，給校園網絡安全帶來了極大的威脅。人工智能技術的快速發展帶動了網絡安全技術的變革升級，推動網絡安全防護從被動變為主動。RSA公司首席技術官指出，人工智能和機器學習是網絡安全技術中“最閃亮的事物”。人工智能的運用可以幫助加速威脅檢測、提高日常防護任務的自動化程度[2]。因此，如何利用機器學習算法提高校園網絡的安全性，成了一個關鍵問題。

1 機器學習概述

機器學習（Machine Learning） 是一門研究計算機如何模擬或實現人類智能的科學。它是人工智能的一個重要分支，主要研究如何讓計算機通過數據學習，從而自動改進其性能。機器學習算法主要包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等。在校園網絡安全部署建設中，可以根據具體情況選擇合適的機器學習算法。

機器學習技術以其強大的數據處理和模式識別能力，可以對大規模的網絡數據進行實時分析和學習，從而發現并識別出潛在的入侵行為。在此的目標是設計一個基于機器學習的網絡安全部署計劃，以應對不斷演變的網絡安全威脅[3]。

2 常見的校園網絡攻擊

校園網絡安全事關學生的切身利益，需要全校師生共同努力來維護。常見的校園網絡攻擊如下：

1） 釣魚攻擊。釣魚攻擊是一種通過偽裝成可信任的實體，誘使用戶提供敏感信息的欺詐手段。在校園網絡中，攻擊者通常利用電子郵件、即時通信工具或者社交媒體等方式，發送帶有惡意鏈接或附件的郵件，誘使學生點擊并泄露個人信息。為了防范釣魚攻擊，學生應提高警惕，不輕易點擊來自陌生人的鏈接和附件，不隨意透露個人信息。

2） ARP欺騙攻擊。ARP欺騙攻擊是指攻擊者通過偽造ARP應答包，使得目標主機將其誤認為是自己的IP地址，從而達到截取數據包的目的。在校園網絡中，攻擊者可能通過掃描局域網內的IP地址，尋找存在漏洞的設備進行攻擊。為了防范ARP欺騙攻擊，學生應定期檢查本機的ARP緩存表，發現異常情況及時處理。同時，可以使用防火墻和ARP防護軟件來阻止ARP欺騙攻擊。

3） 拒絕服務攻擊（DDoS 攻擊）。拒絕服務攻擊（DOS） 則是利用TCP/IP協議的漏洞，將提供服務的系統資源耗盡，導致目標系統因為遭受某種程度的破壞而不能繼續提供正常服務，甚至造成目標主機系統的癱瘓或崩潰[4]。在校園網絡中，攻擊者可能利用被感染的計算機或者僵尸網絡發起DDoS攻擊。為了防范DDoS攻擊，學校應加強網絡設備的安全防護，提高帶寬和處理能力，同時可以采用負載均衡技術分散流量壓力。對于發現的網絡攻擊行為，應及時報告給相關部門進行處理。

3 校園網絡安全管理存在的問題

早期校園網安全的建設沒有得到學校的重視，在投入上不均衡，體系設計簡單，最常用的體系結構就是在校園網的內部網絡與外部網絡之間部署一道邊緣防火墻，作為防護校園網外部攻擊的屏障，在網內主機部署安裝防毒軟件或網絡防病毒服務器，作為內部網絡的安全措施[1]。其模型示意圖如圖1所示。

除了設計簡單外，校園網絡安全管理還存在以下問題。

1） 網絡基礎設施安全薄弱。許多高校的網絡基礎設施建設滯后，網絡設備老化、性能不穩定，缺乏有效的安全防護措施。這給黑客和病毒提供了可乘之機，容易導致受到網絡攻擊和信息泄露。

2） 師生網絡安全意識薄弱。部分師生對網絡安全缺乏足夠的重視，容易忽視個人信息保護，使用簡單密碼、隨意下載不安全軟件等，容易導致賬號被盜、病毒感染等問題。

3） 校園網站存在安全隱患。部分校園網站存在安全漏洞，如SQL注入、跨站腳本攻擊等，容易受到黑客攻擊。此外，一些網站為追求點擊量和關注度，發布不實信息、低俗內容等，影響校園網絡環境。

4） 內部信息泄漏風險。高校內部信息資源豐富，包括教學資源、科研成果、學生個人信息等。由于管理不善或技術手段不足，這些敏感信息容易泄露，給學校和個人帶來損失。

5） 無線網絡安全隱患。隨著無線網絡的普及，越來越多的師生選擇使用無線網絡接入校園網絡。然而，無線網絡的加密機制不完善，容易被監聽和破解，導致信息泄露。

4 基于機器學習的高職院校網絡安全部署設計思路

4.1 設計原則

首先，機器學習算法在設計開發階段應遵循安全性原則。在設計階段，應充分考慮算法的安全性，避免引入安全漏洞。同時，應采用可驗證的方法對算法進行安全性評估，確保算法滿足預期的安全性要求。

其次，機器學習算法在驗證測試階段應遵循可靠性原則。在驗證測試階段，應對算法進行全面、深入的測試，包括對抗性攻擊和非對抗性攻擊兩個方面。對抗性攻擊主要包括密碼破解、拒絕服務攻擊等；非對抗性攻擊主要包括重放攻擊、模型竊取等。通過這些測試，可以發現算法在實際應用中可能存在的問題，為后續的優化提供依據。

再次，機器學習算法在部署運行階段應遵循可擴展性原則。隨著網絡環境的不斷變化，網絡安全威脅也在不斷演變。因此，部署運行階段的算法應具備良好的可擴展性，能夠適應不斷變化的網絡環境。此外，還應建立完善的監控和報警機制，及時發現并處理潛在的安全問題。

最后，機器學習算法在維護升級階段應遵循可恢復性原則。在網絡安全領域，攻防雙方往往處于動態博弈的狀態。因此，算法在面臨攻擊時，應具備一定的自恢復能力，能夠在攻擊結束后迅速恢復正常工作狀態。同時，還應定期對算法進行升級和維護，以應對新的安全威脅。

總之，基于機器學習算法的網絡安全部署原則應遵循安全性、可靠性、可擴展性和可恢復性4個方面。通過遵循這些原則，可以有效地提高網絡安全水平，保障網絡系統的安全穩定運行。

4.2 模塊劃分

4.2.1 模塊細分

文中以作者所在學校具體情況為例，將校園網絡具體部署為以下幾個模塊：

1） 數據采集模塊。負責收集學校內部網絡的各種數據，如網絡流量、設備狀態等。

2） 數據處理模塊。對采集到的數據進行預處理，如數據清洗、特征提取等。

3） 模型訓練模塊。利用機器學習算法對處理后的數據進行訓練，生成網絡入侵檢測模型。

4） 模型應用模塊。將訓練好的模型應用于實際的網絡環境中，實現網絡入侵檢測和防御。

具體實施設計流程圖如圖2所示 。

4.2.2 重點模塊分析

1） 數據采集模塊設計。數據采集模塊主要負責收集學校內部網絡的各種數據，如網絡流量、設備狀態等。為了實現高效的數據采集，可以采用以下幾種方式：

① SNMP協議：通過SNMP協議獲取網絡設備的管理信息，如設備IP地址、MAC地址、CPU使用率等。

② 端口掃描：定期對學校內部網絡的端口進行掃描，獲取開放的端口信息。

③ 日志分析：收集學校內部網絡的各種日志信息，如登錄日志、操作日志等，用于分析潛在的安全威脅。

④ 設備狀態監控：通過部署在各個關鍵節點的設備監控系統，實時獲取設備的運行狀態信息。

數據集的選擇和預處理需要選擇與校園網絡安全相關的數據集，并對數據進行預處理，如去除噪聲、歸一化等操作。

2） 數據處理模塊設計。數據處理模塊主要負責對采集到的數據進行預處理，如數據清洗、特征提取等。為了提高數據處理的效率和準確性，可以采用以下幾種方法：

① 數據清洗：對原始數據進行去重、去噪等操作，提高數據的質量。

② 特征提取：從原始數據中提取有用的特征信息，如頻繁出現的IP地址、異常的流量模式等。根據實際需求和數據集的特點，設計合適的特征工程方法，提取出對入侵檢測有用的特征。

③ 數據融合：將多個來源的數據進行融合，提高數據的可靠性。

3） 模型訓練模塊設計。模型訓練模塊主要負責利用機器學習算法對處理后的數據進行訓練，生成網絡入侵檢測模型。為了提高模型的訓練效果和泛化能力，可以采用以下幾種方法：

① 選擇合適的機器學習算法：根據具體的任務需求和數據特點，選擇合適的機器學習算法進行模型訓練。常用的算法有支持向量機（SVM） 、決策樹、隨機森林、神經網絡等。

② 特征選擇與降維：通過特征選擇和降維技術，減少模型的復雜度，提高模型的訓練速度和泛化能力。常用的方法有主成分分析（PCA） 、線性判別分析（LDA） 等。

③ 交叉驗證與調參：通過交叉驗證技術評估模型的性能，根據評估結果調整模型的參數，提高模型的預測準確性。

在訓練過程中，需要監控模型的訓練情況，如損失函數的變化、準確率等指標，并根據需要進行模型的優化。

4.3 應用策略研究

4.3.1 基于決策樹的入侵檢測策略

入侵檢測系統（Intrusion Detection System，IDS） 是一種用于監控網絡流量并檢測潛在入侵行為的系統。傳統的IDS主要依賴于規則匹配和異常檢測，這種方法在一定程度上可以檢測到攻擊行為，但容易受到正常業務流量的干擾。機器學習算法可以有效地提高IDS的性能，減少誤報和漏報。

決策樹（Decision Tree） 是一種基于樹結構的分類算法，它可以直觀地表示數據的分布情況。在校園網絡防御中，可以將網絡流量數據作為特征輸入到決策樹模型中，通過訓練得到一個能夠區分正常流量和攻擊流量的分類器。當新的網絡流量進入系統時，可以利用這個分類器對其進行檢測，從而實現對入侵行為的實時監控。如圖3所示，為入侵檢測模塊設計。

4.3.2 基于樸素貝葉斯的防火墻優化策略

防火墻是保護校園網絡安全的重要設備之一。然而，傳統的防火墻策略往往采用固定規則進行過濾，這種方法在面對復雜多變的網絡攻擊手段時顯得力不從心。機器學習算法可以有效地提高防火墻策略的靈活性和適應性。

樸素貝葉斯（Naive Bayes） 是一種基于貝葉斯定理的分類算法，它具有很好的擴展性和泛化能力。在校園網絡防御中，可以將網絡流量數據作為特征輸入樸素貝葉斯模型中，通過訓練得到一個能夠根據當前網絡環境動態調整防火墻策略的分類器。當新的網絡流量進入系統時，可以利用這個分類器對其進行檢測和過濾，從而實現對惡意流量的有效阻止。

4.3.3 基于深度學習的漏洞掃描與修復策略

漏洞掃描是對校園網絡設備和應用進行安全檢查的過程，它可以發現潛在的安全漏洞。然而，傳統的漏洞掃描方法往往效率較低，且容易受到誤報的影響。機器學習算法可以有效地提高漏洞掃描的準確性和效率。深度學習（Deep Learning） 是一種基于神經網絡的機器學習方法，它可以自動學習數據的特征表示。在校園網絡防御中，可以將網絡設備和應用的數據作為特征輸入深度學習模型中，通過訓練得到一個能夠準確識別潛在漏洞的分類器。當新的設備和應用接入校園網絡時，可以利用這個分類器對其進行漏洞掃描和修復建議，從而提高校園網絡的安全性。

5 結束語

就當前的實際情況來看，在計算機網絡安全管理領域，機器學習方法已經受到越來越多的關注和重視。基于這一情況，研究以機器學習為基礎的計算機網絡安全管理技術，有著較強的必要性[5]。本文通過研究當前校園網絡攻擊類型以及網絡管理存在的問題，提出基于機器學習的高職院校網絡安全部署設計思路，旨在完善校園網絡安全防御體系結構建設，增強網絡抵御攻擊能力。使網絡在設備管理、網絡監測、事件追蹤和系統恢復等方面有所提升，提高高校網絡安全性能。

參考文獻：

[1] 陳堅.高校校園網網絡安全問題分析及解決方案設計[D].長春：長春工業大學，2016.

[2] 陳月華.全球網絡安全技術創新現狀及趨勢：RSA亞太及日本大會體現的全球視角[J].保密科學技術，2017（10）：49-53，1.

[3] 黃詩敏.基于機器學習的網絡入侵檢測與防御系統設計[J].電腦編程技巧與維護，2023（8）：128-131.

[4] 張秀梅.網絡入侵防御系統的分析與設計[J].信息與電腦（理論版），2009（7）：1-2.

[5] 葛云峰.基于機器學習算法的計算機網絡安全體系部署研究[J].網絡安全和信息化，2023（7）：54-56.

【通聯編輯：唐一東】