基于網絡安全維護的計算機網絡安全技術分析

摘要：面對日益復雜的計算機網絡環境和不斷升級的安全威脅，從網絡安全維護的角度出發，探討了計算機網絡安全技術的演進趨勢，并深入研究了身份認證、訪問控制、數據加密、網絡防火墻、入侵檢測和惡意軟件防護等核心技術。結合人工智能與大數據分析，提出了一種智能化的網絡安全防護策略，增強安全防御能力和威脅檢測的精確性。研究結果表明，多層次安全防御技術與智能分析方法的結合，可有效提升網絡安全水平，降低潛在的網絡攻擊風險，為計算機網絡安全體系提供更穩固的技術支撐。

關鍵詞：計算機網絡安全；網絡安全維護；加密技術；人工智能

一、前言

當前，信息技術的高速發展使得計算機網絡成為社會運行的重要基礎設施，并廣泛滲透至政府、金融、醫療、通信等關鍵行業。然而，網絡空間的開放性和復雜性帶來了前所未有的安全挑戰，網絡攻擊手段不斷演變，對數據安全和系統穩定性構成嚴重威脅。近年來，勒索軟件、分布式拒絕服務（DDoS）攻擊以及高級持續性威脅（APT）等網絡攻擊事件頻繁發生，用戶隱私和信息安全面臨嚴峻考驗。云計算、物聯網及人工智能等新興技術的廣泛應用進一步擴展了網絡安全防護的邊界，使傳統的靜態防御體系難以應對日趨復雜的攻擊模式。因此，如何構建高效且智能化的網絡安全防護體系，提升網絡安全防御能力，已成為當前網絡安全領域的核心研究方向。

二、網絡安全維護的基本理論與技術

網絡安全維護依托多層次、多維度的安全防護體系，涵蓋網絡安全模型、加密算法、身份驗證機制、訪問權限管理等基礎理論與核心技術。網絡安全模型如CIA三要素（機密性、完整性和可用性）以及零信任架構，為安全策略的制定提供了理論依據[1]。在技術層面，密碼學技術是網絡安全的核心支柱，包括對稱加密、非對稱加密、哈希算法和數字簽名等，它們在數據保護、身份驗證和完整性校驗方面發揮著重要作用。此外，身份驗證技術通過多因素認證（MFA）、生物識別、基于行為分析的動態身份校驗等方式，增強用戶身份的安全性，而訪問控制機制利用強制訪問控制（MAC）、自主訪問控制（DAC）及基于角色的訪問控制（RBAC）等策略，實現資源訪問權限的精細化管理。入侵檢測與防御系統（IDS/IPS）、防火墻、惡意軟件分析、日志審計等安全機制相互配合，形成縱深防御體系。近年來，隨著人工智能與大數據技術的深度融合，基于機器學習的異常行為檢測、威脅情報分析、自動化安全響應等技術逐步應用于網絡安全維護，構建更加智能化、實時化的安全防御體系。

三、計算機網絡安全技術分析

（一）身份認證與訪問控制技術

身份認證與訪問控制技術是計算機網絡安全的核心環節，旨在確保合法用戶可以訪問系統資源，而未經授權的用戶無法進行非法操作。身份認證廣泛應用密碼學技術、多因素認證（MFA）及生物識別技術，提升用戶身份驗證的安全級別。在企業網絡環境中，基于角色的訪問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC）已成為主流，通過對用戶身份、角色權限及環境屬性的綜合分析，實現動態權限管理，從而降低潛在的安全風險。近年來，隨著零信任安全架構的興起，身份認證逐步向持續認證模式演進，即通過設備可信度分析、用戶行為監測及人工智能技術，構建動態身份驗證與訪問控制機制，適應日益復雜的網絡安全環境，并有效防御內部威脅和外部攻擊[2]。表1展示了某企業網絡系統在采用不同身份認證與訪問控制技術前后的安全事件統計情況。

由表格數據可見，采用多因素認證、生物識別認證及基于屬性的訪問控制技術后，未授權訪問和賬戶劫持事件顯著減少，訪問異常檢測能力大幅提升。

（二）加密技術與數據安全技術

加密技術是計算機網絡安全的核心防護手段之一，主要用于確保數據的機密性、完整性以及抗抵賴性。常見的加密技術涵蓋對稱加密、非對稱加密、哈希函數及混合加密策略。對稱加密算法（如AES、DES）因其高效的加解密速度，適用于大規模數據傳輸場景，但其密鑰分發與管理較為復雜。而非對稱加密（如RSA、ECC）雖然計算復雜度較高，但提供了更強的安全性，通常用于密鑰分發、數字簽名及身份驗證。哈希算法（如SHA-256、MD5）主要用于數據完整性校驗，確保信息在傳輸過程中未被篡改。在現代安全通信協議（如SSL/TLS）中，通常采用混合加密策略，即借助非對稱加密進行安全的密鑰交換，隨后利用對稱加密對數據進行加密處理，在提升安全性的同時優化計算效率。

在加密技術中，公鑰加密系統通常基于大整數因子分解問題或離散對數問題，其安全性依賴于數學計算的復雜度。在RSA加密算法中，公鑰（e，n）和私鑰（d，n）由兩個大素數p，q生成，其中n=p×q，公鑰指數e選擇滿足1lt;elt;φ（n）且與φ（n）互質，其中φ（n）=（p-1）（q-1） 。私鑰指數由以下模反演計算：

d=e^-1modφ（n） （1）

加密過程使用公鑰（e，n）進行指數運算：

C=M^e mod n （2）

解密過程使用私鑰（d，n）進行解密運算：

M=C^d mod n （3）

其中，M是原始消息，C是加密后的密文。由于大整數因子分解問題在計算上極其困難，RSA提供了較高的安全性，廣泛應用于數字簽名、身份認證和安全通信領域。隨著量子計算的發展，傳統公鑰加密算法的安全性面臨挑戰，因此，后量子密碼學（如基于格理論、哈希函數和編碼理論的加密方案）成為未來研究的重要方向。

（三）網絡防火墻與入侵檢測系統

網絡防火墻與入侵檢測系統（IDS）是計算機網絡安全體系的重要防護組件，主要用于實時監測、分析和攔截各種網絡攻擊行為。防火墻通過訪問控制列表（ACL）、狀態檢測機制以及深度包檢測（DPI）等技術手段，防止未經授權的網絡流量進入受保護系統，而入侵檢測系統負責識別異常活動并檢測潛在的安全威脅[3]。傳統防火墻依賴靜態規則過濾方式，能夠有效阻止已知威脅，但在面對高級持續性威脅（APT）或零日漏洞攻擊時，防御能力相對有限。因此，下一代防火墻（NGFW）結合應用層深度檢測、沙盒分析以及威脅情報，極大提升了攻擊識別的精準度。人工智能驅動的防火墻進一步增強了安全策略的自適應調整能力，使其能夠動態響應復雜的攻擊行為。

從數據表2分析可見，不同類型的防火墻與IDS在檢測精確度、誤報率和響應速度方面差異明顯。傳統防火墻的檢測準確度僅為85.3%，而人工智能增強型防火墻的檢測率可達97.2%，相較傳統方法更具優勢。此外，相較于依賴已知威脅庫進行匹配的簽名型IDS，基于行為分析的IDS更適用于零日漏洞檢測，因為其利用機器學習技術能夠識別新型攻擊模式。下一代防火墻在企業網絡安全防護方面表現優越，集成入侵檢測與防火墻功能，為整體網絡安全提供更強的防御能力。因此，在實際部署過程中，應根據不同的安全需求選擇合適的防護策略，最大程度降低網絡安全風險并增強系統的整體安全性。

（四）惡意軟件防護與安全監測技術

惡意軟件防護技術的核心任務是識別、分析并阻止各類惡意程序的侵害，包括計算機病毒、蠕蟲、木馬、勒索軟件及高級持續性威脅（APT）攻擊。傳統的惡意軟件檢測方法主要依賴特征碼匹配，通過比對已知惡意代碼數據庫識別潛在威脅。然而，這種方法在面對不斷演變的變種病毒和零日攻擊時存在明顯的局限性，難以適應動態變化的攻擊方式。因此，近年來，基于行為分析和沙箱環境檢測的動態防護技術逐漸成為主流。該技術通過實時監測程序的運行行為，如文件讀寫、注冊表修改、網絡連接和進程調用等，判斷是否存在惡意操作。此外，結合人工智能和大數據分析的智能檢測系統，通過深度神經網絡（DNN）或支持向量機（SVM）等算法對可疑行為進行分類，大幅提高檢測的準確度和即時性。安全監測技術已廣泛應用于終端安全防護、網絡流量分析、日志審查和入侵預警等方面，通過對多源數據的關聯分析，可精準發現潛在的安全風險并快速響應，有效提升整體網絡安全防御能力。

（五）人工智能與大數據技術

隨著人工智能（AI）和大數據技術的飛速發展，它們在計算機網絡安全中的應用日趨廣泛，尤其在威脅檢測、異常行為識別、自動響應以及安全態勢感知方面展現出巨大潛力。基于機器學習的異常檢測系統能夠自動分析網絡流量、用戶操作行為和系統日志，發現潛在的安全隱患。采用支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）等分類算法，可以構建高效的惡意流量檢測機制，精準識別異常活動[4]。此外，深度學習（DL）方法，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），在高級持續性威脅（APT）檢測、惡意軟件識別和入侵檢測領域展現出優異的表現。大數據分析結合威脅情報技術，使得安全系統能夠實時處理海量安全日志和網絡流量數據，大幅提升威脅檢測的效率和響應速度。

在安全態勢感知領域，可以使用基于貝葉斯網絡的威脅預測模型，假設系統存在多個威脅狀態S，每個狀態的概率分布可由以下貝葉斯公式計算：

P（D|S）=P（D|S）P（S）/P（D）（4）

其中，P（S）為先驗概率，表示某一威脅狀態的發生概率；P（D|S）為條件概率，表示在特定威脅狀態下觀察到數據D的概率；P（D）為邊際概率，可通過所有可能狀態的加權求和計算得到。通過該模型，可以結合歷史攻擊數據和實時網絡行為，動態調整安全防護策略，提高網絡安全態勢感知能力。隨著深度學習和聯邦學習技術的發展，基于分布式協作和隱私保護的智能安全防御系統將成為未來網絡安全技術的重要方向。

四、網絡安全維護的挑戰與未來發展趨勢

（一）現有網絡安全技術的局限性

傳統的防火墻、入侵檢測系統（IDS）和反病毒軟件主要依賴特征匹配技術，在應對高級持續性威脅（APT）、零日漏洞攻擊以及多階段攻擊時存在防御不足的情況。此外，大規模分布式拒絕服務（DDoS）攻擊往往借助僵尸網絡隱藏流量來源，使得現有檢測方法難以精準識別異常模式，導致誤報率較高，且檢測準確度受限。目前的安全防護體系多采用被動防御策略，一旦攻擊成功，企業或機構可能面臨嚴重的數據泄漏風險和高昂的修復成本。此外，網絡安全行業仍然存在安全技術碎片化的問題，不同供應商的產品缺乏互操作性，造成安全信息孤立，阻礙了威脅情報的有效共享和聯動響應。

（二）云計算與物聯網環境下的網絡安全挑戰

隨著云計算和物聯網（IoT）技術的快速發展，傳統的網絡安全邊界逐漸模糊，攻擊面隨之擴大，使得安全防護的復雜性大幅提升。在云計算環境下，多租戶架構和虛擬化技術雖然提高了資源利用率，但也引發了虛擬機逃逸、惡意租戶攻擊、跨租戶數據泄露等新的安全隱患。此外，由于云端存儲的大量敏感信息成為黑客攻擊的目標，如何在保證數據安全的同時維持高效的加密存儲與訪問控制，成為一大技術挑戰。另一方面，物聯網設備由于計算資源有限、安全設計薄弱，往往缺乏必要的訪問控制和定期更新機制，使得僵尸網絡（如Mirai）等惡意程序可以輕易利用漏洞進行大規模網絡攻擊[5]。由于IoT設備的種類繁多且分布廣泛，傳統的安全監測方法難以覆蓋整個物聯網環境，使得攻擊溯源和安全事件響應更加困難。

（三）零信任安全模型的發展與應用

零信任安全模型（Zero Trust Security）突破了傳統邊界防護的安全策略，強調“默認不信任，持續驗證”的原則，以最小權限訪問控制（Least Privilege Access Control）和微隔離（Micro-Segmentation）為核心，確保只有經過嚴格驗證的主體才能訪問網絡資源。傳統的安全架構依賴防火墻、VPN等外圍防護措施，而零信任模式依靠動態身份認證、用戶行為分析、多因素認證（MFA）等技術，實現精細化的訪問權限管理，無論請求來源于企業內部還是外部。零信任架構已被廣泛應用于企業數據保護、遠程辦公安全及云端安全管理，通過基于身份和設備可信度的訪問策略，能夠有效防止憑證泄露引發的橫向移動攻擊。該模型結合用戶行為監測與風險評估機制，可實時檢測并阻止異常訪問。

五、結語

本研究圍繞計算機網絡安全技術展開深入探討，明確了網絡安全維護的核心原則，并分析了身份認證、加密技術、防火墻與入侵檢測、惡意軟件防護以及人工智能在安全防御中的應用。研究結果表明，盡管當前網絡安全技術已經取得了一定的進步，但在應對高級持續性威脅（APT）、零日攻擊以及云計算和物聯網環境下的新型安全挑戰方面仍然存在不足。未來的研究方向可以進一步探索量子加密、聯邦學習等前沿技術的應用，進一步提升整體網絡安全水平，并增強網絡防御的智能化和自動化能力。

參考文獻

[1]夏亦晗.計算機網絡安全技術在網絡安全維護中的應用分析 [J].上海輕工業，2024（06）：138-140.

[2]段振.基于網絡安全維護的計算機網絡安全技術應用[J].中國信息界，2024（07）：8-10.

[3]楊金玉，朱金杰.基于局域網環境的計算機網絡安全技術分析[J].網絡安全技術與應用，2024（10）：5-7.

[4]李仁樂.基于云計算的計算機網絡安全技術分析[J].電子技術，2024，53（09）：58-59.

[5]王焱.基于局域網環境計算機網絡安全技術分析[J].軟件，2024，45（09）：118-120.

作者單位：余姚市教育服務管理中心（市電化教育中心）

責任編輯：張津平 尚丹