網(wǎng)絡(luò)空間安全防御中的人工智能技術(shù)應用

毛一鳴

（鄭州工業(yè)應用技術(shù)學院，河南 鄭州 451150）

0 引 言

網(wǎng)絡(luò)安全問題成為了人們關(guān)注的焦點，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全穩(wěn)定需要運用多種技術(shù)手段。人工智能技術(shù)是一種靈活且可行的方法，可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)風險。其應用場景具有多樣性，更注重對人的安全方面的保護，可以充分地表現(xiàn)出人與人之間的互動的實時特性，運用人工智能技術(shù)進行信息安全防護，能夠為信息安全提供基本保障。所以，就需要借助于各種新型技術(shù)的結(jié)合應用模式，對安全防御體系進行進一步的優(yōu)化和完善。

1 人工智能技術(shù)

1.1 安全態(tài)勢感知技術(shù)

在網(wǎng)絡(luò)應用方面，安全情景識別技術(shù)是目前比較普遍的一項人工智能技術(shù)。安全態(tài)勢感知技術(shù)能夠?qū)⑺⒌闹R庫和要用到的基礎(chǔ)硬件設(shè)施精確地連接起來，并在計算機網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，統(tǒng)一控制數(shù)據(jù)鏈接層和網(wǎng)絡(luò)層，從而確保了網(wǎng)絡(luò)不會受到攻擊帶來的影響。在安全態(tài)勢感知技術(shù)的運用中，網(wǎng)絡(luò)安全管理者必須統(tǒng)一管理局域網(wǎng)和分布式存儲網(wǎng)，深度感知運行環(huán)境中的危險因子，將深度學習理論與人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識相融合，以達到更智能的安全環(huán)境探測功能[1]。通過對信息環(huán)境中行為實施嚴密的審核，并對用戶的行為實施有效的約束，從而提高信息環(huán)境的安全防護敏感性。在使用該技術(shù)時，必須通過對典型實例的反復培訓和對設(shè)備的安全檢測。

1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在人工智能技術(shù)領(lǐng)域中作為一項被普遍采用的安全技術(shù)，能夠在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下建立了一種更為完備、更為細致、更為動態(tài)的操作安全審計的保護機制。挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，能夠?qū)Χ嘣?、異?gòu)的計算機網(wǎng)絡(luò)展開更深層次的數(shù)據(jù)分析，從中提取出隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而保證用戶在使用時的安全、穩(wěn)定。從數(shù)據(jù)鏈接和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議2 個層面，采用基于智能的智能分類和無監(jiān)督的分析方法，通過周期性地提取關(guān)聯(lián)規(guī)則矩陣中的關(guān)鍵信息，并基于深度降維，實現(xiàn)對主元結(jié)構(gòu)的深入挖掘與分析。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，可以對網(wǎng)絡(luò)空間安全防御系統(tǒng)中的功能不足進行深入的認知和探索，進而為使用者提供更為可靠的輔助決策信息。然而，當運用該技術(shù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時，必須對其進行詳細的分析和研究。

1.3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

通過大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對多源異質(zhì)信息的深度挖掘，并將其反饋給用戶和服務端，為用戶提供決策支持[2]。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可在網(wǎng)絡(luò)空間安全防護系統(tǒng)中，迅速完成信息數(shù)據(jù)的在線分析，同時，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能保證使用者的私人資料的安全。要想深入探究網(wǎng)絡(luò)中的安全隱患，就必須借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以達到更深層次功能，且對在計算機和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行多維數(shù)據(jù)分析的準確性要求。

1.4 交互式網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)

交互式的網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，能夠最大限度地利用人工智能技術(shù)的綜合優(yōu)勢，并能夠?qū)崿F(xiàn)分散于多個網(wǎng)絡(luò)空間的硬件設(shè)備的一體化監(jiān)測。交互網(wǎng)絡(luò)解析技術(shù)要求能夠?qū)γ艽a進行高效的辨識，從而為使用者提供更具多樣性、更具實用性的解答[3]。用戶通過交互式網(wǎng)絡(luò)分析操作，可以迅速找到本地網(wǎng)絡(luò)中的出現(xiàn)的問題和可能遭到的攻擊，并對這些風險進行規(guī)避和處理，以達到不斷提高企業(yè)的安全防范能力的目標。交互網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)在實踐中的應用，用戶能夠?qū)Χ鄠€網(wǎng)絡(luò)空間中的已有的訓練數(shù)據(jù)進行深層解讀，還能夠?qū)Ρ粶y的計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型進行深層安全審計，進而保障了網(wǎng)絡(luò)空間的安全性。

2 人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)空間安全防御中的優(yōu)勢分析

人工智能是一種將信息科學、生物、心理學等課程相結(jié)合的綜合性技術(shù)手段，它的特點是高技術(shù)性。人工智能能夠代替人們來完成工作，提高工作的效率和質(zhì)量[4]。人工智能技術(shù)指用計算機技術(shù)來模擬人的智能的技術(shù)，用自我分析的方法來對所面臨的問題展開推理，并對其進行合理的計劃和處理，從而可以完成一些高難度的、高風險的工作。由于人工智能技術(shù)具有高智能化和高科技的特點，其發(fā)展前景比較好。而在網(wǎng)絡(luò)空間安全防御中，運用人工智能技術(shù)，能夠有效地減少風險的發(fā)生概率，并將現(xiàn)實情況結(jié)合起來，提出行之有效的對策與手段，從而減少經(jīng)濟損失問題。

2.1 學習推理能力較強

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，將應用先進的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并與人工智能技術(shù)相結(jié)合，才能使其發(fā)揮出最大的價值和作用。從傳統(tǒng)的觀點來看，網(wǎng)絡(luò)安全保護工作的重點是實現(xiàn)防范與控制的協(xié)調(diào)，而不注重對措施的學習和推理能力的優(yōu)化。由于有關(guān)安全防御的研究較少，造成在網(wǎng)絡(luò)信息處理的過程中，會受到多種因素的影響。但是，網(wǎng)絡(luò)安全保護工作中，應用人工智能技術(shù)可以很好地彌補這個問題[5]。在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)安全的理論知識的系統(tǒng)整合，運用互聯(lián)網(wǎng)的方法和工具，運用計算機的學習和推理能力，可以進行各種活動。

2.2 較為強大的模糊信息處理能力

在網(wǎng)絡(luò)安全防護方面，關(guān)于人工智能技術(shù)的應用非常重要。在運用人工智能技術(shù)時，對某些模糊性信息進行分析，從而提高了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境呈現(xiàn)出開放性的特點，其中存在著一些不確定性的問題。網(wǎng)絡(luò)安全管理工作的主要功能就是對信息展開分析和處理，利用人工智能技術(shù)處理，對其進行及時的評價和分析，可以減少出現(xiàn)各類風險問題的機率。網(wǎng)絡(luò)空間安全防御就是以風險管理的視角分析為基礎(chǔ)，運用科學、合理的方法展開分析。

在網(wǎng)絡(luò)空間安全防御中，分別從定性和定量2 個方面進行網(wǎng)絡(luò)安全的分析和研究。信息風險的評價是一個非常復雜的問題，必須采用定量的方法解決。如采用層級分析的方法，對不同的風險問題進行評價，對集成模式中的指數(shù)數(shù)據(jù)和指數(shù)間的特定關(guān)聯(lián)度，進行深入的分析。智能算法可以有效地改變傳統(tǒng)的解析方法，從而改變傳統(tǒng)的解析方法。在現(xiàn)實生活中，大部分的智能算法，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊綜合評判方法，都可以被用來進行組合，也可以被獨立使用。

2.3 網(wǎng)絡(luò)防御協(xié)助能力比較強

目前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境很復雜，對網(wǎng)絡(luò)的保護工作是一個系統(tǒng)性的工程。隨著網(wǎng)絡(luò)使用越來越廣泛，它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也越來越復雜。在這樣的背景下，對網(wǎng)絡(luò)的安全防護提出了更高的要求。為了防止在網(wǎng)絡(luò)安全防御工作中出現(xiàn)的問題，需要將現(xiàn)實情況結(jié)合起來，制定出一套完善的防御策略與手段，將各方面的內(nèi)容進行協(xié)調(diào)，從而展現(xiàn)出防御的共性優(yōu)勢。智能技術(shù)可以分為3 個不同的層面，在通常情況下，智能技術(shù)主要是高層和中層的監(jiān)控和管理，將這3 個層面的信息有機地結(jié)合起來，從而建立起一套完整的管理系統(tǒng)，提高了網(wǎng)絡(luò)安全中的工作水平。

2.4 低廉的計算成本

在傳統(tǒng)的安全防護體系中，由于需要消耗大量的數(shù)據(jù)和信息，安全防護的有效性不高，造成了安全防護費用消耗很大。這種做法不利于企業(yè)的經(jīng)濟與社會發(fā)展。而將人工智能技術(shù)運用到網(wǎng)絡(luò)上，可以降低成本，真正地實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息資源的最優(yōu)配置。

3 人工智能技術(shù)的應用

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由幾個簡單的處理單位構(gòu)成的大規(guī)模和分布式的處理器。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在諸如分布式拒絕服務（Distributed Denial of Service，DDoS）檢測、計算機蠕蟲檢測、垃圾郵件檢測、僵尸檢測、惡意軟件分類以及法律調(diào)查等網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中得到了應用?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能決策算法能夠在網(wǎng)絡(luò)條件受限的情況下，提升網(wǎng)絡(luò)的探測性能，并有效地減少誤報率?；趯C器行為的度量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對入侵病毒進行檢測，與傳統(tǒng)的決策樹等分類方法比較，不僅可以提高檢測效率，還可以對新發(fā)的蠕蟲進行有效的識別。循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與多層次感知器相結(jié)合，并基于多種樣本集，構(gòu)建一種基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與多層次感知器相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。有些神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)是以硬體或圖形處理器為基礎(chǔ)，具有較高的運算速度，因而被廣泛運用網(wǎng)路防衛(wèi)網(wǎng)絡(luò)防護?，F(xiàn)場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）的廣泛使用，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其對環(huán)境變化的適應能力得到了進一步提升。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)空間安全防御方面的應用還沒有完全普及，相關(guān)的研究還需進一步完善，許多特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法未被充分運用。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)空間中的作用十分重要。

3.2 多Agent 系統(tǒng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴大，互聯(lián)網(wǎng)遭到的攻擊也日益頻繁，這些攻擊往往通過自動方式對眾多的網(wǎng)絡(luò)服務進行攻擊。對于一個安全管理員來說，為了應對這樣的威脅，他們往往要與其他的管理員取得聯(lián)系，獲取更多的信息，但這是一個很大的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，將利用FIPA-0S 開發(fā)一套多智能體網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控系統(tǒng)，將多智能體部署到不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并與其他網(wǎng)絡(luò)的智能體通信，以協(xié)作的形式判斷出該網(wǎng)絡(luò)的攻擊行為，并將潛在的威脅信息傳遞給其他網(wǎng)絡(luò)的智能體。美國海軍利用Agent 技術(shù)構(gòu)建了一套分布式的入侵檢測體系，并對網(wǎng)絡(luò)中的通信數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，能夠?qū)?shù)據(jù)進行采集、標準化、關(guān)聯(lián)、分析，并能夠?qū)魻顟B(tài)進行實時判定。網(wǎng)絡(luò)防御者不僅要應對大量的網(wǎng)絡(luò)局勢信息，還要面臨大量的不完備、不一致性信息，這些都向網(wǎng)絡(luò)事件的檢測提出了新的挑戰(zhàn)。通過對分布式拒絕服務攻擊的分析，證明了多智能體協(xié)作可以有效地抵抗拒絕服務攻擊。在對等網(wǎng)絡(luò)（Peer to Peer，P2P）網(wǎng)絡(luò)服務日益普及的背景下，該架構(gòu)結(jié)構(gòu)思想已逐步融入到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。利用多Agent 技術(shù)構(gòu)建協(xié)作型的無線入侵檢測智能系統(tǒng)，并利用該系統(tǒng)的強化性進行高效入侵檢測。

3.3 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一種發(fā)展較早且較為成熟的人工智能技術(shù)。專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機構(gòu)組成。它以某個領(lǐng)域的專家所提供的特定領(lǐng)域知識為基礎(chǔ)，對其展開推理，并進行模擬，從而可以給出具有專家級別的答復，知識的表達多以規(guī)則為基礎(chǔ)。而專家系統(tǒng)的功能是否強大，主要取決于它所具有的知識的質(zhì)量。利用網(wǎng)絡(luò)安全專家的經(jīng)驗和知識來建立的專家系統(tǒng)，可以在網(wǎng)絡(luò)防御方面起到很大的作用，能夠幫助用戶制定防御決策，并能為網(wǎng)絡(luò)空間安全防御的進一步完善和開發(fā)提供幫助。通過學習網(wǎng)絡(luò)攻擊、侵權(quán)分析等領(lǐng)域的專業(yè)知識，構(gòu)造出一系列的if-then 規(guī)則，并將其轉(zhuǎn)換為可供入侵檢測模塊推理機使用的形式，并結(jié)合檢測日志等信息，對可疑行為進行檢測。一些實時的入侵檢測專家系統(tǒng)都是經(jīng)典的基于規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)。入侵檢測專家系統(tǒng)（Network Intrusion Detection System，NIDS），它利用一種新的統(tǒng)計方法，來完成一種綜合的異常檢測，通過構(gòu)建一套完整的異常檢測體系，內(nèi)置一套包含入侵情景的專家系統(tǒng)，利用各種統(tǒng)計分析手段，結(jié)合審核記錄，對不同權(quán)限的用戶群進行統(tǒng)計分析，并對其進行建模，進而對其進行實時監(jiān)測，當這種差異超出某一臨界點時，就判斷為入侵。專家系統(tǒng)的使用不僅可以幫助用戶進行信息安全規(guī)劃，也最大限度地使用有限的信息資源。此外，專家系統(tǒng)能夠被用來對網(wǎng)絡(luò)空間中的沖突進行描述和分析。在人工智能的基礎(chǔ)上，已開發(fā)出一種以知識為基礎(chǔ)的、能夠進行管理網(wǎng)絡(luò)武器與沖突的框架，該框架對信息的摧毀、竄改、一致性等概念進行完善和發(fā)展，并對網(wǎng)絡(luò)武器、網(wǎng)絡(luò)攻擊、網(wǎng)絡(luò)事件、網(wǎng)絡(luò)沖突、網(wǎng)絡(luò)間諜活動及網(wǎng)絡(luò)沖突和戰(zhàn)爭等概念進行了定義，為實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)空間安全防護中的一致性和可用性提供依據(jù)。

4 結(jié) 論

人工智能技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)信息安全防護中的作用是非常明顯的，能夠很好地彌補傳統(tǒng)保護方式的不足，為開展互聯(lián)網(wǎng)信息安全防護工作打下堅實的基礎(chǔ)。充分發(fā)揮人工智能自身具有的各種優(yōu)點，采用綜合的方法，為網(wǎng)絡(luò)的安全防御和平穩(wěn)運轉(zhuǎn)奠定良好的基礎(chǔ)。