基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)通信信息數(shù)據(jù)安全加密技術(shù)

引言

在數(shù)字化浪潮中，全球互聯(lián)網(wǎng)流量正以前所未有的速度增長(zhǎng)。據(jù)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商Cloudflare發(fā)布的年度互聯(lián)網(wǎng)流量趨勢(shì)報(bào)告顯示，2024年全球互聯(lián)網(wǎng)流量同比增長(zhǎng) 17.2% ，展現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì)]。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)暴發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2025年，全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)175ZB，其中 80% 的數(shù)據(jù)與空間位置相關(guān)，時(shí)空數(shù)據(jù)規(guī)模增加極為迅速[2]。根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局和國(guó)際貨幣基金組織的調(diào)查數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2027年，全球因網(wǎng)絡(luò)犯罪造成的經(jīng)濟(jì)損失將飆升至23萬(wàn)億美元，遠(yuǎn)超2022年的8.4萬(wàn)億美元3。隨著科技的不斷進(jìn)步，如量子計(jì)算等前沿技術(shù)的發(fā)展，在帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)，也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)與不確定性，面對(duì)如此復(fù)雜的形勢(shì)，深入研究互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)規(guī)律，探尋有效的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略，已成為當(dāng)務(wù)之急。

1.網(wǎng)絡(luò)通信信息數(shù)據(jù)安全加密現(xiàn)狀

1.1傳統(tǒng)加密技術(shù)的廣泛應(yīng)用與局限性

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)通信的安全體系主要依靠RSA、AES（advanced encryption standard，高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)）等傳統(tǒng)加密算法。然而，傳統(tǒng)加密技術(shù)面臨多重問(wèn)題：一是計(jì)算復(fù)雜程度隨著密鑰長(zhǎng)度增加呈指數(shù)級(jí)上升，如RSA-4096的加密速度只有AES-256的八分之一，難以滿足5G、物聯(lián)網(wǎng)等高速場(chǎng)景的需求；二是靜態(tài)密鑰管理機(jī)制存在安全隱患，攻擊者可能通過(guò)重放攻擊或中間人攻擊竊取長(zhǎng)期使用的固定密鑰。

1.2人工智能在加密領(lǐng)域的突破性進(jìn)展

在加密領(lǐng)域，人工智能取得突破性進(jìn)展。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成具有密碼學(xué)強(qiáng)度的偽隨機(jī)數(shù)序列，擴(kuò)展密鑰組合數(shù)量。基于GAN的密鑰生成均勻性測(cè)試驗(yàn)證其優(yōu)勢(shì)。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）用于動(dòng)態(tài)密鑰更新，測(cè)試中重放攻擊成功率降低，服務(wù)器資源消耗減少，交易延遲縮短。這些進(jìn)展為解決傳統(tǒng)加密技術(shù)計(jì)算效率與安全性瓶頸提供了新思路，推動(dòng)加密技術(shù)在高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中發(fā)展。

1.3行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的差異化需求

在關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，加密通信應(yīng)用廣泛。在鐵路行業(yè)，高鐵列控系統(tǒng)至關(guān)重要，如我國(guó)通過(guò)獨(dú)立建設(shè)安全數(shù)據(jù)網(wǎng)、GSM-R專網(wǎng)，搭配KMC密鑰管理及安全通信協(xié)議，顯著提升通信信息的機(jī)密性、完整性與有效性。在能源領(lǐng)域，國(guó)網(wǎng)武漢供電公司在武漢經(jīng)開(kāi)區(qū)供電環(huán)網(wǎng)的配電自動(dòng)化終端成功應(yīng)用量子加密通信，其量子加密通信模塊平均10多秒便更新一次密鑰，極大增強(qiáng)防破解安全系數(shù)。在生產(chǎn)行業(yè)，迅軟DSE數(shù)據(jù)加密系統(tǒng)被汽車企業(yè)采用，針對(duì)指定程序和后綴文件自動(dòng)加解密，有力保護(hù)了企業(yè)源代碼等核心技術(shù)數(shù)據(jù)，維護(hù)企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

1.4標(biāo)準(zhǔn)化與合規(guī)性建設(shè)的進(jìn)展

在全球范圍內(nèi)，加密通信技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程正加速推進(jìn)。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和電氣電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）在AI加密技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定方面尤為積極。IEEEP1914.1標(biāo)準(zhǔn)則針對(duì)軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）環(huán)境，精心定義了動(dòng)態(tài)密鑰交換協(xié)議，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中密鑰管理的高效性與安全性，更多關(guān)于該標(biāo)準(zhǔn)的信息可訪問(wèn)IEEE相關(guān)頁(yè)面

在我國(guó)，隨著網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)相關(guān)條例的頒布實(shí)施，對(duì)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全提出了明確要求。學(xué)者張穎瑩發(fā)現(xiàn)，三級(jí)以上系統(tǒng)需采用國(guó)密SM9算法，SM9算法融合橢圓曲線和身份認(rèn)證機(jī)制，在政務(wù)云平臺(tái)的實(shí)測(cè)中，展現(xiàn)出相較于RSA算法更高的抗量子攻擊能力]。

然而，當(dāng)前全球加密標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一，不同地區(qū)法規(guī)存在顯著差異。歐盟的GDPR與美國(guó)的CLOUD法案在數(shù)據(jù)跨境加密要求上存在沖突，這使得跨國(guó)企業(yè)在開(kāi)展業(yè)務(wù)時(shí)，不得不部署多套加密系統(tǒng)來(lái)應(yīng)對(duì)合規(guī)挑戰(zhàn)[12]，合規(guī)性建設(shè)依舊面臨諸多關(guān)鍵問(wèn)題，如算法透明度不足、審計(jì)追溯困難等，亟待進(jìn)一步探索解決方案，以促進(jìn)全球加密通信技術(shù)在統(tǒng)一規(guī)范下穩(wěn)健發(fā)展。

2.加密技術(shù)理論基礎(chǔ)

2.1人工智能支持下的網(wǎng)絡(luò)通信信息數(shù)據(jù)安全加密技術(shù)

目前市場(chǎng)中出現(xiàn)了AI-QKD混合加密架構(gòu)，用來(lái)應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)加密技術(shù)在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里的性能瓶頸和安全挑戰(zhàn)，該框架基于人工智能技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型（如GAN、LSTM）實(shí)現(xiàn)密鑰優(yōu)化與動(dòng)態(tài)管理。上層系統(tǒng)采用基于LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的動(dòng)態(tài)密鑰管理系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量特征和用戶行為模式，自動(dòng)生成符合當(dāng)前安全需求的加密密鑰。LSTM網(wǎng)絡(luò)特別適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉網(wǎng)絡(luò)通信中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，從而生成具有高度隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性的密鑰序列[13]。

下層模塊結(jié)合GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）優(yōu)化的對(duì)稱加密技術(shù)，利用GAN強(qiáng)大的生成能力來(lái)增強(qiáng)傳統(tǒng)對(duì)稱加密算法的性能。GAN通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，可以生成高質(zhì)量的偽隨機(jī)數(shù)序列作為加密密鑰，有效解決了傳統(tǒng)密鑰生成算法計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題。

2.2核心算法模型

2.2.1GAN密鑰生成優(yōu)化

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在密鑰生成中的應(yīng)用，解決了傳統(tǒng)加密系統(tǒng)中密鑰空間有限和隨機(jī)性不足的問(wèn)題。GAN由兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，即生成器G和判別器D，它們通過(guò)對(duì)抗博弈不斷提升自身性能。生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的密鑰序列以欺騙判別器，而判別器的任務(wù)是準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)密鑰和生成密鑰。這種對(duì)抗機(jī)制促使生成器學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的密鑰分布模式。

GAN的目標(biāo)函數(shù)定義為：

其中， X^′ ～pdata表示真實(shí)密鑰樣本的分布， z～pz 表示噪聲輸入的分布。通過(guò)最大化 V（DO） 訓(xùn)練判別器 D ，同時(shí)最小化該值訓(xùn)練生成器 G 然而，原始GAN訓(xùn)練過(guò)程存在模式崩潰和梯度消失等問(wèn)題，為此引入梯度懲罰項(xiàng)增強(qiáng)穩(wěn)定性：

λE_x～pdatd[（?_χD（x）∣₂-1）²] 2

其中，入為權(quán)重系數(shù)，控制梯度懲罰項(xiàng)的影響程度。該改進(jìn)確保判別器在優(yōu)化過(guò)程中保持適當(dāng)?shù)奶荻攘?，避免?xùn)練陷入局部最優(yōu)。針對(duì)密鑰生成質(zhì)量提升的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)基于Python語(yǔ)言，運(yùn)用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架搭建改進(jìn)后的WassersteinGAN（WGAN）架構(gòu)[4]。

2.2.2LSTM動(dòng)態(tài)密鑰更新

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在動(dòng)態(tài)密鑰更新中的應(yīng)用，解決了傳統(tǒng)靜態(tài)密鑰系統(tǒng)的安全隱患。LSTM通過(guò)其獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制，能夠有效捕捉網(wǎng)絡(luò)通信中的時(shí)序依賴關(guān)系，從而生成與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)高度相關(guān)的動(dòng)態(tài)密鑰序列。其核心是細(xì)胞狀態(tài) 和隱藏狀態(tài)的遞歸計(jì)算：

ht=σ（W_h[x_t;h_t-1]+b_h）

：當(dāng)前時(shí)刻t的細(xì)胞狀態(tài)（CellState），存儲(chǔ)長(zhǎng)期記憶信息。

c_t-I ：前一時(shí)刻t-1的細(xì)胞狀態(tài)。

f_t ：遺忘門(mén)（forgetgate）輸出，取值范圍[0，1]，決定從 ?c_t-l 中遺忘的信息比例。

：逐元素乘法（hadamard product），用于控制信息保留或遺忘。

i_t ：輸入門(mén)（inputgate）輸出，取值范圍[0.1]，決定向細(xì)胞狀態(tài)中添加的新信息比例。

：當(dāng)前時(shí)刻生成的候選細(xì)胞狀態(tài)，由輸入數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

h_t ：當(dāng)前時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，用于輸出密鑰片段并傳遞至下一時(shí)刻。

b_b ：為偏置， h 為Sigmoid激活函數(shù)。

在密鑰更新場(chǎng)景中，LSTM以網(wǎng)絡(luò)流量特征和時(shí)間戳為輸入，每△t時(shí)間間隔生成一個(gè)新的密鑰片段[15]。

2.3加密算法性能分析

目前各種常用加密方法在性能上差別很大，尤其是計(jì)算難度、資源使用量和加密速度這些重要方面，AES加密計(jì)算很快，加密的時(shí)間與被加密文件的大小呈線性增長(zhǎng)，加密1G的文件大概需要4分多鐘，但加密后的文件大小是原始文件大小的兩倍；解密文件所需時(shí)間是加密時(shí)間的兩倍。AES的安全性主要取決于密鑰長(zhǎng)度，如果遇到量子計(jì)算攻擊，理論上存在被破解的可能性。RSA-4096這種非對(duì)稱加密方法安全性非常好，RSA加密算法加密時(shí)間很短，但在解密時(shí)，RSA的解密時(shí)間與解密文件的大小呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。加密1M的文件大概需要5秒，但是解密卻需要4分鐘，加密1G的文件需要1分鐘，但是解密卻需要65小時(shí)。

新出現(xiàn)的基于AI的加密方法優(yōu)勢(shì)明顯，結(jié)合了動(dòng)態(tài)密鑰管理和對(duì)稱加密優(yōu)化，原始傳輸速率1～10Mbps，加密后降約10% ，傳輸速率圖數(shù)據(jù)點(diǎn)成斜率0.9直線。考察100字節(jié)～1500字節(jié)數(shù)據(jù)包時(shí)，誤比特率0.01～0.05隨機(jī)變化，加密時(shí)間隨包增大波動(dòng)減小，模擬在 10～30ms 間。這些數(shù)據(jù)從傳輸速率、準(zhǔn)確性和處理時(shí)間方面，體現(xiàn)加密算法性能，提升了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信安全性。

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析

3.1測(cè)試環(huán)境配置

為全面驗(yàn)證基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)比其他技術(shù)更好，本文在中國(guó)電信陜西分公司網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室搭建了一套完整的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)使用50臺(tái)IntelXeonE5-2680v4服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器都有14核28線程的處理器、128GB的內(nèi)存和10TB的固態(tài)硬盤(pán)，這樣可以保證同時(shí)處理大量計(jì)算任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)部分用每秒10Gb傳輸速度的骨干網(wǎng)絡(luò)連接各服務(wù)器，用來(lái)模擬真實(shí)的分布式環(huán)境。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置了三種常見(jiàn)場(chǎng)景：第一種是加密海量小文件，文件大小在1kB到10kB之間，每秒同時(shí)處理10000個(gè)文件傳輸請(qǐng)求，用來(lái)模擬物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸；第二種是大文件流式，文件大小在100MB到1GB，傳輸速度保持在每秒1GB，模擬4K視頻直播的情況；第三種是在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行動(dòng)態(tài)加密，設(shè)置隨機(jī)延遲在0～200毫秒之間，數(shù)據(jù)丟失率在 ：0～5% ，網(wǎng)絡(luò)帶寬波動(dòng)幅度正負(fù) 30% 模擬實(shí)際網(wǎng)絡(luò)遭受攻擊時(shí)的狀況。

對(duì)比實(shí)驗(yàn)采用普遍使用的RSA和AES混合加密方法，對(duì)比實(shí)驗(yàn)將50臺(tái)服務(wù)器按隨機(jī)均衡原則均分為兩組：實(shí)驗(yàn)組25臺(tái)部署“AI-QKD混合加密架構(gòu)”（基于GAN+LSTM與量子密鑰分發(fā)），對(duì)照組25臺(tái)采用“RSA-4096+AES-256”混合方案。兩組硬件配置一致，通過(guò)10Gbps網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，以加密時(shí)間、吞吐量等為指標(biāo)開(kāi)展100次雙盲測(cè)試，用ANOVA分析驗(yàn)證差異顯著性（ ）。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，“AI-QKD混合加密架構(gòu)”相較“RSA-4096+AES-256”混合方案展現(xiàn)顯著優(yōu)勢(shì)。在海量小文件場(chǎng)景中，加密時(shí)延從 4.5m： 降至 2.8ms ，吞吐量從648Mbps提升至850Mbps，計(jì)算資源占用率從 60% 降至 42% ，密鑰管理效率從 82% 提升至 96% 。大文件流式場(chǎng)景下，加密時(shí)延從8.9ms 優(yōu)化至 5.2ms ，吞吐量從633Mbps增至920Mbps ，資源占用率從 78% 降至 55% ，密鑰管理效率從 83% 提升至 95% 。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，加密時(shí)延從11.6ms降至 7.5ms ，吞吐量從606Mbps增至780Mbps，資源占用率從 78% 降至 58% ，密鑰管理效率從 85% 提升至 95% 。經(jīng)ANOVA方差分析，所有指標(biāo)差異均達(dá)極顯著水平（ Φ_Plt;0.001 ），證實(shí)本文技術(shù)在不同場(chǎng)景下的穩(wěn)定性優(yōu)勢(shì)。

結(jié)語(yǔ)

本文提出的基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)通信信息數(shù)據(jù)安全加密技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)與RSA+AES等傳統(tǒng)方案的對(duì)比分析，本文技術(shù)在加密時(shí)延、吞吐量、資源占用率等核心性能指標(biāo)上均取得顯著提升，同時(shí)抗量子攻擊能力與密鑰管理效率亦有大幅改善。GAN優(yōu)化的密鑰生成機(jī)制顯著擴(kuò)展了密鑰空間，而LSTM動(dòng)態(tài)密鑰管理策略則實(shí)現(xiàn)了資源消耗與安全強(qiáng)度的平衡優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)可有效應(yīng)對(duì)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境中的高性能與高安全性需求，特別是在海量終端接入與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)條件下表現(xiàn)突出。未來(lái)研究將聚焦于跨域密鑰協(xié)商與隱私保護(hù)的協(xié)同優(yōu)化。

表1加密效率對(duì)比（10Gbps流量場(chǎng)景）

數(shù)據(jù)來(lái)源：50節(jié)點(diǎn)集群的三個(gè)月測(cè)試數(shù)據(jù)

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作者簡(jiǎn)介：王允昕，本科，工程師，wangyunxin@189.cn，研究方向：網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)安全。