人工智能技术在大数据网络安全防御中的运用分析

引言：目前，我国已经步入大数据时代，网络逐渐成为工作、生活与学习不可或缺的部分，但是随着社会的发展和进步，网络攻击手段日益复杂化，传统安全防御无法满足当前网络运行需求，存在滞后性、误报率高等一系列问题。基于此，相关技术人员提出将人工智能技术应用在大数据网络安全防御中，实时对海量数据参数进行整合与分析，第一时间确定异常行为，自动化响应，进一步提升网络安全防御的有效性与精准性。将人工智能技术落实在网络安全防御的全过程中，解决了传统防御手段存在的问题，提升自动化以及智能化程度。

1、大数据网络安全防御中常见人工智能技术

1.1 机器学习

在人工智能技术中，机器学习是核心内容，主要应用计算机软件平台对人类的行为进行模拟，以此为基础获取全新的知识结构，并不断进行完善和优化。机器学习在大数据网络安全防御中地位显著，应用价值明显，其可自主获取大数据网络运行的海量数据，通过学习方式明确潜在安全风险以及威胁模式，从而实时监测大数据网络用户的异常行为，并随着时间的推移持续进行改进与优化，以此降低整体大数据网络结构运行的安全风险。

机器学习在实际应用的过程中，将支持向量机（Support VectorMachine，SVM）以及决策树（Decision Trees）作为基础，搭建大数据网络入侵检测系统，在计算软件与硬件平台的支持下，自动分析大数据网络流量数据，确定是否存在异常行为 [1]。同时，机器学习的应用，也可将朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）、循环神经网络（RecurrentNeural Network，RNN）以及逻辑回归（Logistic Regression，LR）作为核心思想，获取网络数据特征，并以此为基础识别网络攻击行为。

1.2 深度学习

深度学习也是人工智能技术的关键，其以多层神经网络为核心，虚席大数据网络威胁行为的特征，并确定内在规律与表现层次，进而采取相应的预防手段，以此保证大数据网络运行的安全性，避免信息泄露。

在大数据网络安全防御阶段，以文件和网络流量为基础展开分析，识别恶意软件以及各类攻击行为，同时在辅助网络攻击检测体系的支持下，识别攻击模式，为后期安全防御措施的制定提供保障。在实际开展安全防御的过程中，可根据实际情况建立大型安全模型，例如深信服科技股份有限公资自主研发的大模型安全基于互联网的深度学习模型（Generative Pre-Trained，GPT），利用大模型算法、威胁情报以及安全知识训练，经过大量测试，提升大数据网络威胁检测率，并降低安全预判率，进一步提升大数据网络异常行为的监控、监测。

2、人工智能技术在大数据网络安全防御中的运用路径分析

大数据网络安全防御阶段，可积极应用人工智能技术，以此提升整体防御能力，避免外部因素对大数据网络运行安全性造成负面影响。为进一步提升安全防御有效性，将人工智能技术落实在不同环节中，其具体应用如下所示：

2.1 异常行为识别

在异常行为识别阶段，采用深度学习技术，用于监测大数据网络安全监测中，具有明显优势和价值。在具体应用阶段，基于多层神经网络，利用深度学习技术自主性优势对大规模网络日志中的数据展开挖掘，明确数据内部关联性。与传统方式进行对比，自动化优势明显，且具有深度挖掘的特点，可精准确定隐蔽性攻击的痕迹 [2]。同时，此阶段融合建模 LSTM 网络，分析流量时序特征，并积极利用 CNN 自主识别数据包内的空间关联模式。在模型训练阶段，优化最小预测误差以及正则化项的联合损失函数，其函数表达如下所示：

在公式（1）中，L 表示最小预测误差以及正则化项的联合损失函数；N 表示样本数； y_i 表示真实标签；yˆi 表示预测值；λ 表示正则化参数； M 表示权重维度；Wj 表示网络权重。以此为基础开展布置与规划，构建混合神经网络架构，并将其用于 APT 攻击检测，具有明显效果，某企业采用此种方式，检测率高达 95.3% ，将误报率控制在 2.7% 以内，进而为用户提供更为安全大数据网络环境，避免数据泄露，保证隐私。

2.2 入侵行为建模

在入侵行为建模阶段，以神经网络（GNN）为核心技术，以此为基础建立网络实体交互图谱，解决复杂攻击链分析困境，促进入侵行为监测革新与优化完善。在此阶段，工作人员将网络设备作为节点，将通信关系通过映射的方式作为边，随后在图卷积运算的支持下，获取多跳关联特征。简单来说，在大数据网络构成中，可将主机、路由器等设备作为节点，用于连接各个节点的通信即可看作“边”[3]。在图卷积操作的支持下，CNN 运行，并自主学习节点之间的特征信息，并在此基础上构建入侵行为模型，此过程可用下述公式进行表达：

H^(K)=σ(H^(k-1)W^(k))

在公式（2）中，H（K）表示第K 层节点特征矩阵； σ 表示激活函数；A 表示图的邻接矩阵；H（K-1）表示第 K-1 层节点特征矩；W（K）表示第 K 层权重矩阵。根据调查研究显示，某企业基于图神经网络根据自身大数据网络安全防御需求针对入侵行为建立 GNN-DS 系统，该系统在实际运行的过程中，在 0.8s 的范围内，识别出跨越 17 个节点的APT 攻击链，整体检测速度明显提升。

2.3 多源威胁数据的挖掘与融合

对于大数据网络安全防御来说，多源威胁数据的挖掘与融合是重要内容之一。现阶段，网络环境越来越复杂，呈现多样化与多元化的发展特点，且数据涵盖多项内容，包括重点日志、流量镜像以及漏洞数据库等，同时展现为不同的形态。此时，需针对上述各类数据进行深度整合，并构建同意框架，用于数据的储存与展现，利用智能化算法协同理解语义，并优化特征工程。在多源威胁数据整合阶段，采用特征拼接以及联合建模的方式，基于跨膜学习的方式提升模型的适应能力，以此提升数据整合与挖掘有效性。例如，某企业针对多源数据的挖掘与整合采用抗生成网络（GAN），以此获取异常特征，提升29.8% 的准确率，且误报率小于 5% ，响应时间缩短为 190ns 。

结语：综上所述，当前大数据网络结构朝着复杂化的方向发展，数据量逐年增加，而此时针对大数据网络运行安全性提出了更高的要求，传统安全防御手段无法满足网络安全运行需求，此时可引进人工智能技术，以此为基础展开异常行为识别、入侵行为建模，并开展多源威胁数据的挖掘与融合，进而保证大数据网络运行的安全性，并提升攻击行为的响应能力以及检测率，降低误判率，为后期安全防御方案的制定提供保障。

参考文献：

[1] 申祥雨 , 李东帆 , 王浩 . 人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用研究 [J]. 消费电子 ,2025(7):242-244.

[2] 盛粮鹏 , 杜香玲 . 人工智能和大数据技术在计算机网络安全防御中的运用[J]. 中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 ,2025(1):161-164.

[3] 杨君艺 , 马龙 , 王晓缇 , 等 . 人工智能技术在大数据网络安全防御中的有效运用 [J]. 数字技术与应用 ,2024,42(1):230-232.