人工智能時代網絡入侵檢測與防御技術

中圖分類號：TP18；TP393.08 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0071-03

Network Intrusion Detectionand Defense Technology in the Era of Artificial Intelligence

ZHANG Yang

（ChengduSportUniversity，Chengdu611418，China）

Abstract： This article studies the application of artificial intelligence in network security，analyzes the shortcomings of network detection，and proposes an AIbased network intrusion detectionand defense technology solution.The plan includes system architecture creation，dual stream network planning，data preprocesing，model integration，AIanalysis，decisionresponse，and managementcontrol module optimization，aiming to improve the success rate of network intrusion detection and enhance the effectiveness of network security protection.

Keywords： in the era of artificial intelligence; network intrusion detection; defense technology

0 引言

人工智能簡稱“AI”，是產業、科技革命的新一代產物，可以延伸、模擬以及擴展人們的智能方法、技術、理論，是一種新的科學。AI本質為通過掌握智能實質，形成與人類智能相似的手段，讓機械做出反應[1]。因此，在網絡安全問題普遍的社會中，以往的網絡安全技術存在弊端，相關人員還應響應人工智能時代號召，合理應用網絡入侵檢測與防御技術，方能保障網絡安全，提升網絡入侵檢測成功率。

1 案例概況

本文以某網絡公司為例，該公司規模100～499人，涵蓋了軟件開發、網絡設備、互聯網接入，為用戶提供服務等方面業務，但網絡系統頻繁遭受不明IP地址入侵攻擊，不僅造成網絡運行緩慢，更是引發了數據泄露等問題。因此，公司決定響應人工智能時代號召，引入入侵檢測系統，以提高網絡安全水平。部署了入侵檢測系統，以創建系統架構等方式，用于實時監測網絡流量以及日志，第一時間網絡環境中的異常行為，加以應對措施，阻正惡意攻擊者侵入網絡。

2 人工智能在網絡安全中的作用

2.1欺詐檢測與防范

在人工智能時代背景下，該公司廣泛利用交易數據分析技術，以識別潛在的欺詐活動，通過實時分析交易數據并生成人工智能管理框架，確認有無異常行為及潛在欺詐[2]。相關人員可以依托人工智能，實時分析交易數據并生成人工智能管理框架，確認有無異常行為及潛在欺詐。

以人工智能手段，實時監測客戶交易，確認是否存在身份偽造、非法資金轉移等行為，控制誤報率，保障了公司資金安全。

2.2數據保護

相關人員將人工智能技術運用在智能化監控系統中，分析了訪問者的日志行為、用戶行為等，識別數據是否存在未經授權訪問數據情況，確認是否有員工未經授權下載、修改電子信息等情況。一經發現，則可實時響應，保障了用者數據的完整性、安全性。

2.3物聯網和云計算的安全防護

對于公司來講，其面臨人工智能時代的新型安全挑戰，需借助網絡入侵檢測與防御技術，以入侵檢測系統（IDS），實時分析物聯網設備情況，快速識別物聯網中的異常流量以及潛在攻擊，隔離受干擾的設備。采用簽名匹配、異常檢測、日志記錄及實時報警等方式，借助IDS通知管理員，則可減少安全風險[3]。同時，從云計算環境內監測數據流動情況，確認是否存在潛在安全威脅，如賬戶劫持、數據泄露等，保障云環境內數據信息的安全性。

3 人工智能時代網絡入侵檢測與防御技術方案

3.1合理創建系統架構

從人工智能層面而言，該公司所涉及入侵檢測系統可以隸屬于3層框架結構，主要借助軟件即服務（SaaS層）、平臺即服務（PaaS層）以及基礎設施即服務（IaaS層）構成。

其中，SaaS層為IDS基礎，需借助軟硬件，規劃雙流網絡結構并從各端口處理并采集數據，確認是否有異常信息；PaaS層，利用網絡為程序提供服務，整合入侵檢測模型；IaaS層需要借助IT基礎設施，既可以規劃人工智能分析模塊，又能利用網絡，完成對外的決策與響應模塊、管理與控制模塊管理工作，使管理者可以結合資源的使用量等，開展防御工作，從而調配安全報告，形成完整的系統架構。

3.2規劃雙流網絡結構

為有效檢測與防御網絡入侵，規劃雙流網絡結構是關鍵步驟。首先，通過卷積神經網絡（CNN）提取網絡流量數據的局部特征。網絡流量數據被整理并轉化為2D表征，考慮了數據包的關鍵字段，如目標IP、時間戳和數據包大小。然后，使用以下公式量化卷積層內容：

f_CNN（X_img）=σ（W_c*X_img+b_c）

式中， f_CNN（X_img） 為卷積層量化公式； 為卷積操作；X_img 為卷積層所涉及數據量； σ 為激活函數； W_c 為卷積核； b_c 為偏置。通過三層量化的方式，構建CNN模型，包括輸入層和三層卷積層，之后增加池化層以控制數據維度并減少計算量，提取特征以便于后續模型及數據處理任務。

其次，采用循環神經網絡（RNN），特別是長短時記憶網絡（LSTM），處理時間序列數據，保持數據間的時間依賴性，防止梯度消失問題。LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門控制數據流，優化網絡安全性。在輸入門中，重寫源地址和目標地址，隱藏內部網絡結構，確認數據占據內存情況，提高網絡環境的整體安全性。例如，增加入侵檢測系統中的遠程訪問和安全通信的加密隧道，確保公共網絡中的數據安全傳輸。

在輸出門中，確認需要傳輸的信息并制定數據備份方案，通過布爾型去除方式，借助filter（函數，使數據存儲及輸出活動更安全。例如，打包數據并快速避免在數據備份或換節點時發生冗余情況。

遺忘門（ft）通過式（2）確認哪些數據應該被丟棄或保留：

式中， W_f 表示遺忘門中的權重矩陣； b_f 表示遺忘門內的偏置向量； σ 為激活函數； h_t-1 表示前一個時間步出現的隱藏狀態； X_t 表示當前的時間步輸入值。生成介于 0～1 之間的關鍵向量，實現對信息遺忘比例的確認。若數據值接近1，則保留信息；若接近0，則遺忘或刪除信息，實現對長序列數據的處理，動態確認信息的保留或遺忘。

3.3設計數據預處理模塊

從網絡入侵檢測系統中的初級階段入手，確認網絡流量以及系統日志中存在的關鍵內容，初步分析后，方可采用數據清洗的方式，剔除無效或者不夠完整的數據內容，從而保障了數據質量。

（1）相關人員應確認其中涉及的缺失值，運用檢測異常信息的方式，以Z-得分手段，檢測異常狀況，具體如下：

式中， X 表示為進入系統中的單個數據點； μ 表示為數據集中的平均值； σ 表示為標準差。這樣，相關人員可以通過數據標準化的方式，將不同量綱消除，提取初始數據內容并通過機器學習模型，統一整理數據并將所檢索到的數據內容以相同格式保存，完成標準化處理。

（2）相關人員可以針對已經量化的標準數據內容，列出特征向量矩陣，具體如下：

式中，[a]為初始判斷矩陣； wn 為權重系數。相關人員運用此步驟，則可有效分析并實現對海量數據內容的預處理，從而針對可能遇見的風險，提出應對措施，從而保障了數據分析結果的準確性。

3.4整合入侵檢測模型

為應對網絡安全威脅，提出整合入侵檢測模型，通過確認數據類型和特征，實現網絡狀態估計和入侵行為檢測。模型利用被動式工具監控網絡流量，主動式工具預防攻擊，自動化屏蔽攻擊源，并結合補丁管理和實時防御，增強網絡安全。IDS在檢測到異常時生成警報，協助管理者及時響應，阻正惡意入侵，保護公司網絡不受未授權訪問。

3.5人工智能分析模塊

相關人員運用人工智能分析模塊，憑借深度學習算法與機器學習，分析預處理數據以檢測其他入侵行為。一方面，借助支持向量機分類數據、決策樹識別復雜信息，經監督學習對公司網絡數據二元分類，判斷流量異常與否；另一方面，從高維空間找最優超平面區分數據點，區分潛在入侵與正常流量，依數據特征提升分類純度，以目標/源IP、協議類型和端口號等助管理者理解模型判斷，用TCP/UDP協議測網絡連通性，動態調整適應網絡變化以作入侵檢測決策。此外，采用深度神經網絡捕捉復雜特征數據，依數據入侵情況增數據警報，應用該網絡增加運維指標并預測誤差，具體公式如下：

式中， A_k 表示信號開始傳輸時產生的誤差值； s 為預測誤差； E 為可變系數； r 為預測次數。以該手段，方能確認公司內的網絡環境中是否存在網絡攻擊情況，采用人工智能分析模塊，以更加高效方式，增強了后續決策與響應模塊的基礎依據，能夠更好地為公司應對網絡威脅。

3.6決策與響應模塊

公司基于人工智能時代背景規劃決策與響應模塊。運用通用決策邏輯預設規則與行為模式，創建條件依據，確認威脅等級、設安全閾值、用響應措施識別攻擊行為并提出對策。如遇DOS攻擊，依設備性能和流量情況動態調整，限制或增加流量。同時，根據公司系統現存威脅，利用網絡入侵檢測與防御系統識別已知和未知攻擊類型（見表1），有效提高公司網絡安全防護效果，增強系統防御響應能力。

表1網絡入侵檢測與防御系統攻擊識別表

由此可知，公司通過設置決策與響應模塊，能夠以更加快速且準確的方式，響應所檢測威脅，能夠進一步適應網絡環境并通過對應的攻擊策略，提升了系統運行期間的高安全水平。

3.7管理與控制模塊

對于該公司而言，為合理設計網絡入侵檢測與防御系統的管理界面，相關人員還應堅持采用直觀性的原則，借助儀表板設置相應指標，并確認現存的檢測事件數、網絡流量以及系統性能指標等。

（1）調整各項參數，通過設置安全閾值的方式，更新系統響應規則，及時生成報告以及利用數據分析工具等，在線上渠道內詳細安全事件報告內容。

（2）增加防火墻，規避電腦病毒、木馬程序等風險。管理人員通過安全防護以及管理的方式，加強處理網絡安全信息。按照時間序列，分析常見安全隱患的趨勢，從中提取經驗并優化平臺，方便相關人員在面對潛在安全影響時，快速做出對數據的決策。由此，在人工智能模擬環境下，公司提高了防御成功率近 52.32% ，降低了 10.5% 的誤報率，以滿足公司對于海量數據內容的管理與控制需要。

4" 結束語

在人工智能時代，各公司為提高對網絡威脅以及安全風險的響應速度，應合理使用網絡入侵檢測與防御技術，并結合真實案例進行深入討論。明確人工智能在網絡安全中的欺詐檢測與防范、數據保護、物聯網和云計算的安全防護作用，提出行之有效的人工智能時代網絡入侵檢測與防御技術方案，方能應對復雜網絡攻擊模式。從而強化網絡環境的安全防護效果，確保企業能夠快速適應新型網絡威脅，進而有助于企業的安全、可持續發展。

參考文獻

[1]關樂寧，徐凌驗.通用目的技術視角下新一代人工智能的作用機理與治理體系[J].系統工程理論與實踐，2024，44（01）：245-259.

[2]羅曉璐，陳鑫，盧微.機器學習在網絡入侵檢測系統中的應用與效能分析[J].網絡安全技術與應用，2024（12）：10-12.

[3]潘遲龍.信息通信網絡安全防護技術研究[J].中國新通信，2024，26（21）：7-9.