基于人工智能的互聯網信息安全風險評估與防控策略研究

摘要：在互聯網時代，信息安全已成為全球關注的熱點問題。隨著網絡攻擊手段的不斷演進，傳統安全防護措施已經難以滿足日益增長的安全需求，人工智能技術的崛起為互聯網信息安全帶來了新的希望。人工智能技術的應用不僅能夠提高風險評估的準確性，還能夠加強防控策略的有效性。基于此，本文探討了基于人工智能的互聯網信息安全風險評估與防控策略，供相關人員參考。

關鍵詞：人工智能；互聯網信息安全；風險評估；防控策略

一、引言

互聯網信息安全作為現代社會的重要議題，它的重要性不僅體現在技術層面，更深入到社會、經濟和政治等多個層面。隨著互聯網技術的飛速發展，數字化生活方式已成為常態，人們的工作、學習、娛樂越來越多地依賴于網絡。個人隱私、金融交易、社交互動等敏感信息在網絡空間中頻繁交換，一旦信息安全受到威脅，后果不堪設想。個人隱私泄露可能導致身份盜竊、財產損失，甚至影響個人安全。對于企業而言，泄露商業秘密可能削弱其市場競爭力，造成不可估量的經濟損失，國家安全更是與互聯網信息安全息息相關，網絡攻擊可能針對國家關鍵基礎設施，如電網、交通系統和金融服務系統，一旦遭受破壞，將對社會秩序和國家安全構成嚴重威脅。因此，建立人工智能的互聯網信息安全風險評估與防控，共同防范和應對網絡威脅，成為當前互聯網信息安全防范亟須解決的任務。

二、互聯網信息安全現狀分析

（一）常見網絡安全威脅類型

網絡安全威脅包括病毒、木馬、勒索軟件、網絡釣魚、分布式拒絕服務（DDoS）攻擊和零日漏洞攻擊等。如表1所示，病毒和木馬是常見的惡意軟件，能夠悄無聲息地侵入用戶的計算機系統，竊取敏感信息或破壞系統功能。勒索軟件則通過加密用戶數據，要求支付贖金以解鎖，給個人和企業造成重大損失。網絡釣魚攻擊通常通過假冒合法網站或電子郵件，誘騙用戶提供敏感信息。DDoS攻擊通過大量請求使目標服務器超負荷運行，導致正常用戶無法訪問服務。零日漏洞攻擊則利用軟件中未知的安全漏洞進行攻擊，往往難以防范[1]。

（二）網絡安全風險的來源與特點

網絡安全風險的來源多種多樣，包括惡意程序、山寨軟件、釣魚網站、惡意二維碼等。

首先，惡意程序是網絡安全風險的來源之一，包括病毒、木馬、勒索軟件等，它們通過各種途徑傳播，如電子郵件附件、惡意下載鏈接、感染的網站等。惡意程序能夠悄無聲息地侵入用戶的設備，竊取敏感信息、破壞系統功能甚至控制設備。

其次，山寨軟件也對網絡安全構成威脅，山寨軟件通常模仿合法軟件的外觀和功能，誘使用戶下載和安裝。一旦安裝，它們會收集用戶的個人信息或打開設備上的后門，讓黑客更容易侵入。

最后，釣魚網站作為生活中常見的網絡安全風險來源，攻擊者通過創建與真實網站相似的假冒網站，誘騙用戶提供敏感信息，如用戶名、密碼、信用卡號等，這些信息一旦被竊取，將導致財產損失或身份盜用。這些風險具有一定的隱蔽性，往往難以立即發現[2]。

（三）互聯網信息安全面臨的挑戰

互聯網信息安全面臨的挑戰包括網絡攻擊數量的不斷增長、攻擊手段的日益復雜、有效安全防護措施的缺乏，以及專業安全人才的短缺。隨著互聯網技術的發展，攻擊者的手段也在不斷進步，使網絡攻擊更加頻繁和難以防御。同時，攻擊手段的復雜化也增加了安全防護難度，盡管市場上存在多種安全產品和服務，但有效的安全防護措施仍然不足。此外，隨著網絡攻擊的專業化和高技術化，對專業安全人才的需求日益增加，但現有的安全人才儲備卻遠遠無法滿足市場需求。

三、基于人工智能的互聯網信息安全風險評估

（一）人工智能在風險評估中的應用

1.機器學習與數據挖掘

人工智能通過機器學習算法對大量安全數據進行分析，挖掘潛在的安全威脅和異常模式。機器學習算法能夠從海量數據中提取有價值的信息，發現數據之間的關聯性和隱藏規律，為風險評估提供支持。例如，通過聚類算法，可以將相似的網絡流量或系統日志進行分組，識別異常流量或行為模式。同時，通過分類算法，可以構建惡意軟件檢測模型，自動識別惡意軟件的行為特征。

2.自然語言處理與文本分析

隨著網絡社交媒體的普及，大量文本信息在網絡上傳播。利用自然語言處理技術，人工智能能夠理解和分析網絡文本內容，識別潛在的安全威脅。例如，通過對社交媒體上的用戶評論和帖子進行情感分析，可以判斷用戶對某個產品或服務的態度，及時發現潛在的輿情危機；通過對網絡聊天室或論壇中的聊天內容進行關鍵詞提取和語義分析，可以發現潛在的惡意言論或謠言傳播[3]。

3.異常檢測與行為分析

人工智能系統能夠學習正常的網絡行為模式，并實時檢測與這些模式不符的異常行為，及時發出警報。例如，基于時間序列分析的異常檢測算法可以監測網絡流量的突變，發現異常流量峰值；基于用戶行為分析的異常檢測算法可以構建用戶行為模型，識別與正常行為模式不符的異常行為，如頻繁的登錄失敗、異常的訪問路徑等。

（二）風險評估模型的構建

1.數據收集與預處理

風險評估模型的構建首先需要收集大量的網絡流量數據、系統日志、用戶行為數據，這些數據來源于不同的網絡設備和系統，格式和質量各異。因此，數據預處理是必不可少的步驟，數據預處理包括數據清洗、數據轉換、數據標注，旨在消除數據中的噪聲和冗余信息，將數據轉換為適合機器學習算法處理的形式。

2.特征選擇與模型訓練

從預處理后的數據中提取關鍵特征是風險評估模型構建的關鍵步驟。特征選擇需要綜合考慮數據的可解釋性、模型的復雜度和性能等因素。通過選擇有效特征，可以提高模型的準確性和泛化能力。在特征選擇的基礎上，利用機器學習算法訓練風險評估模型。常見的機器學習算法包括支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等。因此，選擇合適的算法并調整其參數是模型訓練過程中的重要任務。

3.風險等級劃分與評估標準

根據模型輸出，將風險劃分為不同等級，并制定相應的評估標準和響應措施。風險等級劃分可以根據實際需求和業務場景進行定制，如劃分為高、中、低三個等級。評估標準包括風險概率、影響范圍、持續時間等指標。對于不同等級的風險，需要制定相應的響應措施，如加強安全防護、限制訪問權限、及時發布安全公告等。

四、基于人工智能的互聯網信息安全防控策略

（一）人工智能在防控策略中的應用

1.入侵檢測與防御系統

入侵檢測系統（IDS）和入侵防御系統（IPS）是網絡安全的基石。人工智能技術在這些系統中的集成，使它們能夠更加精準地識別和防御各種網絡攻擊。通過使用機器學習算法，如深度學習，人工智能系統可以從大量網絡流量數據中學習和識別出正常的網絡行為模式，并與實時網絡行為進行比較，以檢測異常和潛在的威脅。深度學習模型，特別是卷積神經網絡（CNNs），在處理網絡流量數據時表現出色，因為它們能夠識別數據中的復雜模式。

此外，人工智能系統還可以通過自然語言處理（NLP）技術分析網絡通信中的文本數據，從而識別惡意命令或攻擊指示。人工智能驅動的IDS/IPS系統不僅能夠檢測已知的攻擊模式，還能夠識別新型和未知的攻擊行為。它們通過持續學習和適應網絡環境的變化，提高了對零日漏洞攻擊的防御能力[4]。

2.智能安全預警與響應機制

智能安全預警系統利用人工智能技術對網絡安全威脅進行實時監控和分析。通過收集和分析來自不同來源的安全數據，如威脅情報、系統日志、網絡流量等，人工智能系統能夠預測和識別即將發生的安全事件。人工智能系統通過建立和維護威脅情報庫，能夠及時更新關于最新漏洞、惡意軟件和攻擊手段的信息。結合行為分析技術，人工智能可以識別與已知威脅模式相似的行為，從而提前發出預警。

此外，人工智能還可以通過分析攻擊者的戰術、技術和程序（TTPs），預測可能的攻擊路徑和目標。在響應機制方面，人工智能系統可以自動化執行一系列預定義的安全措施，如隔離受感染的系統、阻斷惡意流量、更新防火墻規則等，這種自動化響應不僅加快了對安全事件的處理速度，還減輕了安全團隊的工作負擔。

3.智能安全審計與合規管理

智能安全審計和合規管理系統利用人工智能技術，自動化安全合規性檢查和審計過程。人工智能系統可以分析組織的安全策略、配置文件和訪問控制列表，以確保它們符合行業標準和法規要求，通過使用機器學習算法，人工智能系統能夠識別潛在的配置錯誤和安全漏洞，從而降低安全風險。

此外，人工智能還可以通過分析用戶的行為和訪問模式，以檢測潛在的內部威脅，對于保護敏感數據和維護合規性至關重要。同時，人工智能系統還可以自動化生成安全報告和審計日志，這些報告用于向管理層展示安全狀況，或者需要時提供給監管機構。通過這種方式，組織可以確保安全措施始終處于最佳狀態，并及時應對任何合規性問題。

（二）防控策略的實施步驟

1.風險識別與評估

風險識別與評估是構建有效防控策略的基石。人工智能技術在這一步驟中發揮著至關重要作用，通過利用機器學習和深度學習算法，人工智能系統能夠從大量的數據中學習和識別網絡行為的正常模式，并與實時網絡行為進行比較，以檢測異常和潛在的威脅。例如，人工智能可以通過分析網絡流量數據，識別未授權的訪問嘗試或數據泄露的跡象。同時，人工智能系統還可通過自然語言處理（NLP）技術分析網絡通信中的文本數據，從而識別可能的釣魚攻擊或其他社會工程手段。在風險評估階段，人工智能技術不僅能夠幫助識別已知的威脅，還能夠通過異常檢測算法發現新型和未知的攻擊模式，這些算法可以識別與正常行為模式不符的行為，從而發出預警，風險評估結果會量化為風險等級，為選擇防護措施選擇提供依據。

2.防護措施的選擇與部署

基于風險評估結果，組織需要選擇合適的防護措施進行部署。人工智能技術在這一步驟中的應用體現在能夠自動推薦和配置安全措施。例如，人工智能系統可以根據評估結果自動調整防火墻規則，以阻止已知的惡意IP地址或域名。同時，人工智能還可以推薦部署入侵檢測系統（IDS）和入侵防御系統（IPS），這些系統能夠實時監控網絡活動，并在檢測威脅時自動采取行動。此外，人工智能還可以幫助組織識別和修補軟件漏洞，通過自動化漏洞掃描和評估，確保安全漏洞得到及時修復[5]。

3.持續監控與策略優化

持續監控與策略優化是確保防控策略長期有效的關鍵。人工智能系統可以實時監控網絡安全狀態，通過持續的數據分析識別新的威脅和漏洞。這些系統還能夠自動記錄和分析安全事件，為安全團隊提供寶貴的洞察，幫助他們理解攻擊者的戰術、技術和程序。基于這些洞察，人工智能系統可以自動調整和優化安全策略，以應對新出現的威脅。

例如，如果人工智能系統檢測到某種新型的攻擊模式，它可以自動更新IDS/IPS規則，以防止此類攻擊。此外，人工智能技術還可以幫助組織進行預測性分析，通過分析歷史數據和當前的安全趨勢預測未來的安全威脅。這種預測能力使組織能夠提前準備和調整安全措施，從而更有效地防范未來的攻擊。

五、結束語

綜上所述，基于人工智能的互聯網信息安全風險評估與防控策略是提高互聯網信息安全水平的關鍵手段。通過大數據分析、機器學習、深度學習等技術，可以準確評估互聯網信息安全風險，為制定針對性的防控策略提供有力支持。由此可見，人工智能與信息安全緊密相連，只有不斷創新和完善風險評估機制，強化防控策略，才能確保信息安全與可靠。

作者單位：蔣紅亮 中國移動通信集團山東有限公司

參考文獻

[1]朱曉云.“大智移云”背景下高校財務會計向管理會計轉型探究[J].當代會計，2022，（24）：143-145.

[2]孟云.談大數據背景下高校財務會計向管理會計轉型[J].今商圈，2022，（22）：0189-0192.

[3]王和龍，宋靜鵬，李聰.人工智能技術在工業互聯網信息服務安全評估中的應用[J].電聲技術，2022，46（11）：70-73.

[4]劉威，李江豐.人工智能技術在互聯網信息服務安全評估中的應用研究[J].通信管理與技術，2023，（01）：46-47.

[5]胡建敏.人工智能背景下的計算機網絡安全風險控制[J].數字通信世界，2023，（04）：186-188.