基于人工智能的網絡通信信息數據安全加密技術

引言

在數字化浪潮中，全球互聯網流量正以前所未有的速度增長。據內容分發網絡服務商Cloudflare發布的年度互聯網流量趨勢報告顯示，2024年全球互聯網流量同比增長 17.2% ，展現了互聯網行業的蓬勃發展態勢]。與此同時，數據量也呈現暴發式增長，預計到2025年，全球數據總量將達175ZB，其中 80% 的數據與空間位置相關，時空數據規模增加極為迅速[2]。根據美國聯邦調查局和國際貨幣基金組織的調查數據，預計到2027年，全球因網絡犯罪造成的經濟損失將飆升至23萬億美元，遠超2022年的8.4萬億美元3。隨著科技的不斷進步，如量子計算等前沿技術的發展，在帶來機遇的同時，也為網絡安全帶來了新的挑戰與不確定性，面對如此復雜的形勢，深入研究互聯網數據增長規律，探尋有效的網絡安全防護策略，已成為當務之急。

1.網絡通信信息數據安全加密現狀

1.1傳統加密技術的廣泛應用與局限性

當前網絡通信的安全體系主要依靠RSA、AES（advanced encryption standard，高級加密標準）等傳統加密算法。然而，傳統加密技術面臨多重問題：一是計算復雜程度隨著密鑰長度增加呈指數級上升，如RSA-4096的加密速度只有AES-256的八分之一，難以滿足5G、物聯網等高速場景的需求；二是靜態密鑰管理機制存在安全隱患，攻擊者可能通過重放攻擊或中間人攻擊竊取長期使用的固定密鑰。

1.2人工智能在加密領域的突破性進展

在加密領域，人工智能取得突破性進展。生成對抗網絡（GAN）通過對抗訓練生成具有密碼學強度的偽隨機數序列，擴展密鑰組合數量。基于GAN的密鑰生成均勻性測試驗證其優勢。長短期記憶網絡（LSTM）用于動態密鑰更新，測試中重放攻擊成功率降低，服務器資源消耗減少，交易延遲縮短。這些進展為解決傳統加密技術計算效率與安全性瓶頸提供了新思路，推動加密技術在高速網絡環境中發展。

1.3行業應用場景的差異化需求

在關鍵信息基礎設施領域，加密通信應用廣泛。在鐵路行業，高鐵列控系統至關重要，如我國通過獨立建設安全數據網、GSM-R專網，搭配KMC密鑰管理及安全通信協議，顯著提升通信信息的機密性、完整性與有效性。在能源領域，國網武漢供電公司在武漢經開區供電環網的配電自動化終端成功應用量子加密通信，其量子加密通信模塊平均10多秒便更新一次密鑰，極大增強防破解安全系數。在生產行業，迅軟DSE數據加密系統被汽車企業采用，針對指定程序和后綴文件自動加解密，有力保護了企業源代碼等核心技術數據，維護企業知識產權。

1.4標準化與合規性建設的進展

在全球范圍內，加密通信技術的標準化進程正加速推進。國際標準化組織（ISO）和電氣電子工程師協會（IEEE）在AI加密技術標準制定方面尤為積極。IEEEP1914.1標準則針對軟件定義網絡（SDN）環境，精心定義了動態密鑰交換協議，促進網絡環境中密鑰管理的高效性與安全性，更多關于該標準的信息可訪問IEEE相關頁面

在我國，隨著網絡安全等級保護相關條例的頒布實施，對關鍵信息基礎設施安全提出了明確要求。學者張穎瑩發現，三級以上系統需采用國密SM9算法，SM9算法融合橢圓曲線和身份認證機制，在政務云平臺的實測中，展現出相較于RSA算法更高的抗量子攻擊能力]。

然而，當前全球加密標準尚未統一，不同地區法規存在顯著差異。歐盟的GDPR與美國的CLOUD法案在數據跨境加密要求上存在沖突，這使得跨國企業在開展業務時，不得不部署多套加密系統來應對合規挑戰[12]，合規性建設依舊面臨諸多關鍵問題，如算法透明度不足、審計追溯困難等，亟待進一步探索解決方案，以促進全球加密通信技術在統一規范下穩健發展。

2.加密技術理論基礎

2.1人工智能支持下的網絡通信信息數據安全加密技術

目前市場中出現了AI-QKD混合加密架構，用來應對傳統加密技術在現代網絡環境里的性能瓶頸和安全挑戰，該框架基于人工智能技術，通過深度學習模型（如GAN、LSTM）實現密鑰優化與動態管理。上層系統采用基于LSTM（長短期記憶網絡）的動態密鑰管理系統，通過機器學習算法實時分析網絡流量特征和用戶行為模式，自動生成符合當前安全需求的加密密鑰。LSTM網絡特別適合處理時間序列數據，能夠捕捉網絡通信中的長期依賴關系，從而生成具有高度隨機性和不可預測性的密鑰序列[13]。

下層模塊結合GAN（生成對抗網絡）優化的對稱加密技術，利用GAN強大的生成能力來增強傳統對稱加密算法的性能。GAN通過生成器和判別器的對抗訓練，可以生成高質量的偽隨機數序列作為加密密鑰，有效解決了傳統密鑰生成算法計算復雜度高的問題。

2.2核心算法模型

2.2.1GAN密鑰生成優化

生成對抗網絡（GAN）在密鑰生成中的應用，解決了傳統加密系統中密鑰空間有限和隨機性不足的問題。GAN由兩個深度神經網絡組成，即生成器G和判別器D，它們通過對抗博弈不斷提升自身性能。生成器的目標是生成盡可能逼真的密鑰序列以欺騙判別器，而判別器的任務是準確區分真實密鑰和生成密鑰。這種對抗機制促使生成器學習到更復雜的密鑰分布模式。

GAN的目標函數定義為：

其中， X^′ ～pdata表示真實密鑰樣本的分布， z～pz 表示噪聲輸入的分布。通過最大化 V（DO） 訓練判別器 D ，同時最小化該值訓練生成器 G 然而，原始GAN訓練過程存在模式崩潰和梯度消失等問題，為此引入梯度懲罰項增強穩定性：

λE_x～pdatd[（?_χD（x）∣₂-1）²] 2

其中，入為權重系數，控制梯度懲罰項的影響程度。該改進確保判別器在優化過程中保持適當的梯度流，避免訓練陷入局部最優。針對密鑰生成質量提升的實驗。實驗基于Python語言，運用PyTorch深度學習框架搭建改進后的WassersteinGAN（WGAN）架構[4]。

2.2.2LSTM動態密鑰更新

長短期記憶網絡（LSTM）在動態密鑰更新中的應用，解決了傳統靜態密鑰系統的安全隱患。LSTM通過其獨特的門控機制，能夠有效捕捉網絡通信中的時序依賴關系，從而生成與當前網絡狀態高度相關的動態密鑰序列。其核心是細胞狀態 和隱藏狀態的遞歸計算：

ht=σ（W_h[x_t;h_t-1]+b_h）

：當前時刻t的細胞狀態（CellState），存儲長期記憶信息。

c_t-I ：前一時刻t-1的細胞狀態。

f_t ：遺忘門（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（inputgate）輸出，取值范圍[0.1]，決定向細胞狀態中添加的新信息比例。

：當前時刻生成的候選細胞狀態，由輸入數據計算得到。

h_t ：當前時刻的隱藏狀態，用于輸出密鑰片段并傳遞至下一時刻。

b_b ：為偏置， h 為Sigmoid激活函數。

在密鑰更新場景中，LSTM以網絡流量特征和時間戳為輸入，每△t時間間隔生成一個新的密鑰片段[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，尤其是計算難度、資源使用量和加密速度這些重要方面，AES加密計算很快，加密的時間與被加密文件的大小呈線性增長，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；解密文件所需時間是加密時間的兩倍。AES的安全性主要取決于密鑰長度，如果遇到量子計算攻擊，理論上存在被破解的可能性。RSA-4096這種非對稱加密方法安全性非常好，RSA加密算法加密時間很短，但在解密時，RSA的解密時間與解密文件的大小呈現線性增長趨勢。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。

新出現的基于AI的加密方法優勢明顯，結合了動態密鑰管理和對稱加密優化，原始傳輸速率1～10Mbps，加密后降約10% ，傳輸速率圖數據點成斜率0.9直線。考察100字節～1500字節數據包時，誤比特率0.01～0.05隨機變化，加密時間隨包增大波動減小，模擬在 10～30ms 間。這些數據從傳輸速率、準確性和處理時間方面，體現加密算法性能，提升了無線網絡通信安全性。

3.實驗設計與數據分析

3.1測試環境配置

為全面驗證基于人工智能的網絡通信數據加密技術比其他技術更好，本文在中國電信陜西分公司網絡安全實驗室搭建了一套完整的實驗系統，實驗使用50臺IntelXeonE5-2680v4服務器，每臺服務器都有14核28線程的處理器、128GB的內存和10TB的固態硬盤，這樣可以保證同時處理大量計算任務，網絡部分用每秒10Gb傳輸速度的骨干網絡連接各服務器，用來模擬真實的分布式環境。

實驗設置了三種常見場景：第一種是加密海量小文件，文件大小在1kB到10kB之間，每秒同時處理10000個文件傳輸請求，用來模擬物聯網設備的數據傳輸；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；第三種是在復雜網絡環境下進行動態加密，設置隨機延遲在0～200毫秒之間，數據丟失率在 ：0～5% ，網絡帶寬波動幅度正負 30% 模擬實際網絡遭受攻擊時的狀況。

對比實驗采用普遍使用的RSA和AES混合加密方法，對比實驗將50臺服務器按隨機均衡原則均分為兩組：實驗組25臺部署“AI-QKD混合加密架構”（基于GAN+LSTM與量子密鑰分發），對照組25臺采用“RSA-4096+AES-256”混合方案。兩組硬件配置一致，通過10Gbps網絡互聯，以加密時間、吞吐量等為指標開展100次雙盲測試，用ANOVA分析驗證差異顯著性（ ）。

3.2實驗結果對比

實驗結果如表1所示，“AI-QKD混合加密架構”相較“RSA-4096+AES-256”混合方案展現顯著優勢。在海量小文件場景中，加密時延從 4.5m： 降至 2.8ms ，吞吐量從648Mbps提升至850Mbps，計算資源占用率從 60% 降至 42% ，密鑰管理效率從 82% 提升至 96% 。大文件流式場景下，加密時延從8.9ms 優化至 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% 。復雜網絡環境中，加密時延從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ANOVA方差分析，所有指標差異均達極顯著水平（ Φ_Plt;0.001 ），證實本文技術在不同場景下的穩定性優勢。

結語

本文提出的基于人工智能的網絡通信信息數據安全加密技術，在實驗驗證中展現出顯著優勢。通過與RSA+AES等傳統方案的對比分析，本文技術在加密時延、吞吐量、資源占用率等核心性能指標上均取得顯著提升，同時抗量子攻擊能力與密鑰管理效率亦有大幅改善。GAN優化的密鑰生成機制顯著擴展了密鑰空間，而LSTM動態密鑰管理策略則實現了資源消耗與安全強度的平衡優化。實驗結果表明，該技術可有效應對現代網絡通信環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態網絡條件下表現突出。未來研究將聚焦于跨域密鑰協商與隱私保護的協同優化。

表1加密效率對比（10Gbps流量場景）

數據來源：50節點集群的三個月測試數據

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作者簡介：王允昕，本科，工程師，wangyunxin@189.cn，研究方向：網絡及數據安全。