人工智能技術在計算機網絡安全防護中的應用

摘要：在信息化時代背景下，社會對計算機網絡安全問題的關注與日俱增。計算機網絡安全直接關系到社會數據與個人信息的安全，因此強化網絡安全防護措施已成為當務之急。將人工智能技術應用于計算機網絡安全防護中，可有效提高防護效果。基于此，文章對人工智能技術在計算機網絡安全防護中的應用進行分析，旨在為構筑更加堅實的網絡安全防線提供理論與實踐支持。

關鍵詞：計算機網絡；網絡安全防護；人工智能技術

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0102-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

在信息時代，計算機網絡安全直接影響到個人、各類組織乃至社會整體運行的穩定性。一旦計算機網絡安全受到威脅，各類數據信息安全將難以得到保障，可能引發經濟損失、網絡運營中斷等一系列負面后果。人工智能作為當前信息技術重點研究領域之一，具有多方面獨特優勢。將其應用于計算機網絡安全防護中，能夠有效提升網絡安全防護效果，保障計算機網絡的安全與穩定運行。

1 計算機網絡安全防護與人工智能概述

1.1 計算機網絡安全防護

計算機網絡安全防護是指計算機用戶或運維管理系統通過多種技術手段保護網絡的安全與穩定。常見的計算機網絡安全防護技術包括防火墻、入侵檢測系統（IDS） 、入侵防御系統（IPS） 、安全信息及事件管理系統（SIEM） 、數字加密技術、訪問控制與權限管理技術等。網絡安全防護的根本目的是建立一套多維度的安全防護體系，實現從物理層面到邏輯層面全方位地抵御各類網絡威脅。在網絡環境日益復雜、攻擊手段不斷進化的背景下，傳統的靜態防護方法已難以有效抵御各類網絡威脅。因此，計算機網絡防護亟須應用更加智能、更加動態的防護技術。

1.2 人工智能技術

人工智能（Artificial Intelligence） 簡稱AI，是指由人所制造的系統或機器所表現出的類似于人類思考與活動的智能行為。人工智能是當前計算機科學領域的一個重點研究內容與前沿方向，涵蓋了機器學習（Machine Learning） 、深度學習（Deep Learning） 、自然語言處理（Natural Language Processing） 、計算機視覺、專家系統以及機器人技術等多個領域[1]。

人工智能能夠模擬人類的認知與思維過程，完成語言解析、圖像識別、策略規劃和問題解決等任務。此外，通過模式識別、數據分析及算法優化手段，人工智能從海量數據中提煉規律，預測發展趨勢，為決策進程提供有價值的信息參考。

1.3 人工智能技術在計算機網絡安全防護中應用的價值

面對日益復雜的網絡環境，傳統的計算機網絡安全防護措施已逐漸無法滿足網絡安全防護的需求。

人工智能技術的應用為計算機網絡安全防護體系的革新帶來了新的機遇，顯著提升了網絡安全防護的效果。具體而言，人工智能技術在計算機網絡安全防護中應用的顯著價值主要體現在以下三個方面：人工智能技術的一個顯著價值是其能夠迅速有效地識別網絡中模糊信息的安全性，判斷模糊信息中隱藏的網絡威脅并及時預警。模糊信息廣泛存在于網絡中，如垃圾郵件、廣告推送等，這些模糊信息很容易成為網絡攻擊的載體。人工智能技術可憑借其大數據分析、深度學習等功能，識別出偽裝成模糊信息的木馬病毒，并迅速采取防護措施加以處理，確保了計算機網絡安全運行。

第二個顯著價值是人工智能技術具有自我學習功能，可不斷提升網絡安全防護水平，持續完善網絡防護功能。例如，人工智能技術可通過機器算法提取并解析網絡中的異常流量數據，總結各類網絡攻擊的特點，并在此基礎上針對性優化防護措施，提高防護效果，保障網絡安全運行[2]。人工智能技術自我學習功能運行流程如圖1所示。

第三個顯著價值是人工智能技術為計算機構建了多層次、立體化的網絡安全防護體系提供了技術基礎。人工智能技術集成了多項技術與功能，這些功能之間相互配合，共同防御網絡攻擊與威脅，能夠為計算機網絡提供全方位的安全防護，從而推動網絡安全防護體系向層次化、模塊化、立體化方向發展。

2 計算機網絡安全防護中人工智能技術的應用

2.1 神經網絡系統應用

神經網絡系統是人工智能的重要研究領域之一，它能夠模仿人腦神經元結構的工作過程，對非線性數據以及分類任務進行處理。在計算機網絡安全防護中，神經網絡系統在入侵檢測、惡意軟件識別、行為與加密分析等方面展現出了其獨特優勢。

在入侵檢測方面，神經網絡系統能對海量網絡流量信息進行分析，尋找網絡流量異常情況的共同點，并以此為基礎甄別網絡異常行為模式，及時發現潛在的網絡威脅。在惡意軟件識別方面，神經網絡系統則能夠應用深度學習技術，全面解構惡意軟件，分析其代碼特征與文件結構，從而迅速識別出偽裝的惡意軟件，提升惡意軟件識別查殺的準確性與效率。在行為與加密分析方面，神經網絡系統可以建立計算機用戶正常操作行為模型，實時監測計算機用戶的操作行為，一旦發現存在非正常操作行為，則迅速報警并禁止非正常操作指令執行，防止數據泄露問題的發生。同時，在加密通信分析中，神經網絡能夠輔助識別加密數據流中存在的異常情況，為數據加密提供額外安全保障。

2.2 Agent 系統應用

在計算機網絡安全防護中，Agent系統是指自主、智能的軟件實體，這些軟件可獨立感知環境、執行任務，并與其他Agent或外部系統交互[3]。Agent具備智能決策能力，能夠根據環境變化動態調整自身行為，同時通過協作與其他Agent或系統共同完成復雜的網絡安全防護任務。Agent系統為計算機網絡安全提供了更高效、靈活的安全管理模式，其在計算機網絡防護中主要應用于自主式監控、主動響應以及協同防御等三個方面。

自主式監控是指Agent可以分散地部署在不同網絡節點中，自主控制網絡監控行為，對短時間的網絡監控進行規劃，無須計算機用戶操作。當Agent發現網絡存在異常狀態時，將第一時間上報至網絡安全防護系統，發出安全預警。主動響應是指，若Agent在監控過程中發現計算機網絡受到攻擊，能夠第一時間判斷網絡攻擊性行為，并根據預定策略迅速采取防御措施。例如，當計算機網絡受到病毒木馬攻擊時，Agent 將迅速隔離受感染系統并更新防火墻規則，觸發警報通知用戶，最大程度降低病毒木馬攻擊帶來的破壞。協同防御是指多個Agent可以借助信息共享與協作功能，相互配合形成統一的防御體系，共同對抗大規模網絡攻擊，提高網絡防護的整體效能。Agent運行模式如圖2所示。

2.3 專家系統應用

專家系統是人工智能技術應用的重要方向與成果。專家系統可模仿人類專家決策過程，參考現有知識庫數據，迅速解決特定問題。在計算機網絡安全防護中，專家系統發揮了獨特而重要的作用，其能夠迅速模仿人類專家的決策過程并迅速處理安全威脅，為用戶采取網絡安全防護策略提供針對性建議，輔助用戶決策。

專家系統包含了網絡安全領域專業知識、政策法規與實踐案例的知識庫。知識庫中的知識能夠被編碼成模型或是規則形式，為專家系統決策提供幫助。當知識庫構建完成后，專家系統可以通過分析網絡流量、系統日志以及安全事件等方式迅速識別計算機網絡運行中的異常行為，并基于預設規則判斷異常行為的性質及嚴重程度，為后續網絡防護提供依據。同時，當檢測到安全威脅時，專家系統能夠根據事件類型與緊急程度自動選擇最合適的響應策略，快速有效地處理安全威脅。

2.4 數據挖掘技術應用

數據挖掘技術是計算機網絡安全防護中的重要技術之一。在計算機網絡安全防護中，數據挖掘技術能夠從海量數據中挖掘、清洗、分析有價值的信息數據，并通過機器學習、關聯分析等方法獲取信息數據之間的關聯性與變化趨勢，從而為計算機網絡防護提供參考。

一方面，數據挖掘迅速甄別計算機網絡中的異常活動，及時預警潛在的入侵及攻擊行為，實現網絡防護快速響應。同時，數據挖掘技術可以分析用戶登錄、訪問權限、數據傳輸等操作，構建用戶及網絡系統的正常行為基線。一旦發現計算機運行中存在偏離基線的操作，第一時間上報網絡安全防護系統進行預警。另一方面，數據挖掘技術可以識別海量安全事件中相互關聯的行為，深入挖掘隱藏的攻擊鏈路，為計算機網絡安全針對性防護提供重要幫助。

3 人工智能在計算機網絡安全防護中的具體應用

3.1 優化防火墻系統

防火墻作為網絡安全的第一道防線，其優化對提升網絡防護能力至關重要。通過結合人工智能技術，防火墻系統能夠實現更高級別的智能過濾和動態防御。

傳統的防火墻規則配置多依賴于網絡安全人員手動操作，這一過程容易出現規則沖突以及防護盲區問題。近年來，人工智能技術的應用，為防火墻系統帶來了功能的進步與革新，使其能夠基于歷史網絡流量數據分析以及自主學習功能制定出更優化的規則，有效降低了人為配置規則時可能出現的失誤與遺漏，增強了網絡威脅識別精確度與響應速度。同時，人工智能技術在對數據進行分析時，可對防火墻相關信息數據進行安全存取，對網絡攻擊行為、病毒木馬入侵等安全事件進行記憶，制定出針對性的防護方案，提升了后續遭受同類型威脅時的防護能力。

例如，深信服公司開發的智能防火墻系統以深度學習與自然語言處理技術為核心，可以自主地學習、解析用戶正常使用網絡的操作數據以及網絡中隱藏的威脅漏洞。智能防火墻系統在運行過程中，不僅能夠識別已知的網絡攻擊類型，還可借助模式識別及行為分析等功能，及時發現未知的惡意行為。據用戶調研反饋，智能防火墻系統有效地檢測并阻止了一起針對某公司網絡基礎設施的APT攻擊。智能防火墻系統通過實時監控網絡數據流量，迅速察覺到網絡交互模式的異常狀態，隨即定位并隔離了被感染的終端設備，有效遏制了網絡攻擊。

3.2 垃圾信息與郵件攔截

垃圾信息與郵件是當前計算機網絡通信中一類常見安全威脅，其不僅浪費資源，還可能攜帶惡意軟件或釣魚鏈接，危害計算機用戶隱私與安全。傳統的垃圾信息與郵件攔截系統存在著信息內容識別錯誤率高、誤攔截率高、無效攔截等情況，而人工智能技術的應用極大提高了垃圾信息與郵件攔截效率與準確性。

借助深度神經網絡技術，人工智能可迅速總結出垃圾郵件的典型特征，如特定關鍵詞、文字亂碼等。當郵箱接收郵件時，通過深度神經網絡技術，人工智能將分析郵件特征，包括特定關鍵詞和異常格式等，并與垃圾郵件特點進行對比，做出攔截判斷。此外，人工智能技術中NLP技術則幫助攔截系統深層次地理解和剖析郵件內容的內在語義，準確識別諸如推銷用語、語法瑕疵及格式異常等潛在的垃圾信息標識，確保了對高度偽裝垃圾郵件的有效防御。在攔截策略層面，人工智能技術通過學習用戶對已接收郵件的操作行為，定制構建個性化的垃圾郵件過濾機制，增強了攔截措施的針對性與效能[4]。

以QQ郵箱為例，其應用了以人工智能技術為核心的智能化反垃圾郵件系統。系統通過大量學習，識別垃圾郵件典型特征，根據郵件特征進行自動分類攔截。同時，該系統還具有用戶反饋功能，實現了垃圾郵件攔截算法的改進與優化。當用戶手動處理郵件時，系統將自動分析用戶操作行為的含義，通過分辨用戶對不同類型郵件的偏好與操作習慣，動態調整垃圾郵件攔截模型的參數配置，以實現郵件分類歸納的持續更新完善，達到攔截不同類型垃圾郵件的目標，切實提高了用戶體驗。

3.3 網絡安全監測與風險預測

網絡安全監測與風險預測是計算機網絡安全防護中的一項基礎措施，能夠及時發現并評估計算機網絡中的潛在威脅，提前預警和防范安全事件，采取應對措施，保證網絡系統穩定、安全運行，提高網絡安全管理水平。人工智能技術可應用于網絡安全監測與風險預測中，提升安全監測與風險預測的準確性。

具體而言，AI技術集成了深度學習算法與機器學習功能，這些功能在網絡安全監測中可輔助計算機深入分析網絡流量與系統日志，甄別出網絡運行中的異常行為與數據，從而及時采取相應措施處理潛在的安全隱患與網絡威脅。當AI在網絡安全監測中檢測到網絡攻擊行為后，將根據網絡歷史數據與當前運行狀態分析攻擊目標與手段，自動執行網絡安全防護系統預設響應計劃，協助評估網絡損害程度，優化恢復策略，幫助網絡迅速恢復正常。

隨著人工智能技術發展，奇安信以AI技術為核心研發了態勢感知與安全運營平臺（NGSOC） 。NGSOC 集成了深度學習算法與大數據分析技術，在實時監測網絡流量的同時自動分析網絡流量日志，對網絡異常狀況進行自動識別，有效預測網絡安全風險。

在2022年北京冬奧會期間，NGSOC全天候不間斷監測賽事官網以及網絡轉播數據，有效防御了冬奧會賽事官網遭受網絡攻擊的風險，為賽事順利進行提供了可靠的網絡安全防護[5]。

4 結束語

綜上所述，人工智能技術在計算機網絡防護中的科學應用意義重大。人工智能技術的應用不僅提升了網絡安全防護效果，更推動了網絡安全防護技術的持續創新。隨著信息技術的持續發展，人工智能技術將成為引領計算機網絡安全領域發展的核心技術，充分識別好運用好人工智能的技術價值，必將能不斷提升計算機網絡安全防護水平，更好地為計算機網絡安全提供有力有效保障。

參考文獻：

[1] 邊艷妮.人工智能技術運用于網絡安全防護的探究[J].華東科技，2022（10）：63-65.

[2] 高義升.基于人工智能技術的計算機網絡安全防護系統設計[J].網絡安全和信息化，2024（4）：127-128.

[3] 高林娥.計算機網絡安全管理中人工智能技術的運用[J].電子技術與軟件工程，2021（1）：239-240.

[4] 劉準.計算機網絡安全管理中人工智能技術的運用分析[J].電腦知識與技術，2020，16（30）：34-35.

[5] 程帥超，張冬冬.信息化時代計算機網絡安全防護技術分析[J].軟件，2023，44（10）：89-91.

【通聯編輯：光文玲】