人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用研究

摘要：互联网不同于以往仅交流的作用，它现在占据着重要的战略地位，已经成为国家安全、社会稳定、经济发展和技术发展的重要基础、核心力量和基石。网络规模快速增长，网络安全问题层出不穷，关系到日常生活和生产。因此，社会各界人士对此高度重视。他们需要建立完整的法律法规来规范网络的使用，政府企业需要建立网络安全防御体系来确保国家安全，也为人民群众营造一个绿色健康及稳定的网络氛围。人工智能是有效处理网络空间安全邻域的工具之一，如何将人工智能优势运用到网络安全方面是本文的研究主题。

关键词：人工智能技术；大数据；网络安全；安全防御；技术应用

引言

人工智能技术的广泛应用极大地促进了信息传播与集成技术的发展，实现了对网络用户信息的有效访问，同时也在一定程度上威胁着互联网信息的保密性和可控性。当前，网络空间安全防御已成为一个热门话题，如何在大数据背景下进行网络空间安全防护已引起公众关注。依托人工智能技术优化网络空间安全防御策略，构建稳定安全的网络运行环境势在必行，可以提升网络空间的防御水平，不断消除网络空间安全威胁，降低不法网络行为的发生概率，保证网络用户各项活动的有序开展。

1 网络安全

网络安全的定义可以从三个方面详细解释：第一方面，从物理安全的角度。当人们使用计算机时，物理安全是最基本的。简单地说，物理安全是指当人们使用计算机时，媒体、设备、场所等处于安全状态的状态。在保护设备时，需要注意两个方面：自然因素保护和人为因素保护。而场地安全意味着将设备放置在更安全的环境中，并制定严格的防护措施[1]。例如，在发生各种灾害时，可以尽快发出相应的警示灯，并及时开展相应的安全防护工作。第二个方面是从控制安全的角度进行分析。该级别主要关注网络传输和网络存储。在控制安全管理方面，大多数人选择使用一些网络安全管理软件。最后一方面，从服务安全层面分析。详细来说，服务安全就是指利用计算程序来对用户的信息进行保护，从一定程度上提升了用户信息的安全性。以计算机系统为例，其服务安全主要包含了机制安全与协议安全等。

2 人工智能技术

2.1 技术内涵

人工智能技术以简单、易操作、高效为特点，正逐步应用于交通、教育、建筑等社会多个领域。人工智能技术主要关注机器学习。通过机器模拟学习，可以简化复杂问题，将抽象问题具体化，使机器掌握与人脑类似的分析逻辑和程序处理能力。在当前的网络安全世界中，从复杂海量的网络信息数据中提取准确有效的信息是极其困难的。为了有效保护网络安全空间，往往需要投入昂贵而重要的人力和技术资源进行信息筛选。然而，面对大量不断变化的网络信息流，有限的人力资源变得捉襟见肘。如果我们能够利用人工智能技术整合现有的网络安全数据平台，充分利用人工智能的优势，那么网络安全管理工作就会变得简单高效。与以前的人工判断相比，人工智能技术可以从大量的信息数据中快速过滤出有用的数据，而这些数据往往隐藏着网络安全风险，能够利用稳定的计算能力，依托自身的逻辑分析单元排查不确定的数据，筛选出有用数据，最大限度规避漏查、错查等情况发生。此外，人工智能所具备的持续学习能力也使其自身的工作方式不断优化进步，最终达到减少人力投入，提高整体工作效率的目的。

2.2 应用优势

（1）资源消耗显著减少。就传统的网络安全而言，它消耗了大量的人力、物力和时间，而且效率很低。人工智能技术可以自动检测、自我升级和提高网络安全，一举两得。例如，传统算法逐个输出项目，最终的输出结果需要手动计算才能检测病毒。人工智能的基本代码模型可以自动检测或更好地帮助工程师，大大提高了效率。（2）较强的学习适应性和推理能力。网络安全问题不是一成不变的，使得仅靠人工干预很难完全检测和识别新病毒。数据信息每天都在大量生成，人工无法充分考虑，人工智能可以高效处理各种信息，识别相应的模式，最终快速找到满足用户需求的信息[2]。（3）良好的相互协作能力。随着互联网规模的指数级增长，网络架构也变得更加复杂，网络安全层出不穷，风险不断增加，管理难度不断增加。因此，仅靠传统的管理者无法快速解决一直存在的网络风险。因此，基于此，引入人工智能并利用系统辅助处理可以获得最佳结果。对于网络防御，最合适的方法是防御状态分级保护方法。人工智能可以帮助防御系统轻松实现模块化和层次化，使各个模块能够激活高效的协作模式，检测防范病毒入侵系统，形成一个完整的多层监测系统，人工智能的作用巨大且积极。

3 人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用

3.1 人工神经网络系统

人工神经网络是对人脑或自然神经网络的几个基本特征的抽象和模拟。人工神经网络系统是一个包含大量神经元连接的单元或节点的系统，每个单元或节点独立运行，其组成结构和运行机制与神经网络非常相似。神经网络系统的特点包括：（1）具有学习能力，能够自我分析和融合知识，满足各种信息处理要求；（2）分布式信息存储，具有较强的容错和关联能力，可以从不完整的信息和干扰中提取特征并恢复信息；（3）在计算机上，神经元具有相对独立性，这不仅可以实现更好的并行处理，同时当部分处理单元发生问题时，其他处理单元也不会受到干扰，不会对整体造成较大影响。

3.2 防火墙技术

在实施信息系统网络安全技术时，防火墙技术的应用和改进是非常必要的。通过加强网络之间的访问控制，不仅可以有效防止外部网络用户使用非法手段入侵，还可以避免信息系统或设备损坏、信息泄露等问题。因此，在分析实践中信息系统的网络安全技术和实施策略时，要从改进防火墙技术的应用入手，以有效提高信息系统的安全性。在实际实现中，主要方法是构建多维防火墙，在传统大型防火墙的基础上增加NETST防火墙，全面记录信息系统活动、服务器日志和使用记录，有效避免了用户点和用户信息泄露的风险。同时通过路由器和过滤器从IP地址限制对内部网络的外部访问，利用过滤器对信息进行筛选、过滤和验证，以此有效对内外网络进行隔断和阻隔，不断强化信息系统网络安全性和风险隐患防御能力。

3.3 安全隔离技术

（1）满足现代网络安全要求。安全隔离技术的应用可以避免影响内部网络信息交换，采用物理空间隔离的方法，并通过独立的网络线路和设备进行访问。但这种方法会产生更高的维护和建设成本，需要更多的线路和设备。（2）隔离数据传播过程。在数据传播过程中，可以通过隔离文件来提高网络安全防御的有效性。在实际执行此任务时，可以通过系统复制文件以实现隔离。（3）安全通道隔离技术。在所建立的数据协议交换系统中，可以利用安全通道实现数据的传递和隔离。这需要基于交换协议和通信硬件得以实现，该方式可以对内部网络和外部网络的数据传递进行有效保护，有效隔离了问题文件。

结束语

综上所述，人工智能在网络安全领域具有巨大的发展潜力。随着我国综合国力的提高和经济的快速发展，如何有效地将人工智能技术应用于计算机网络安全保护是未来的一个新课题。在网络安全建设中，相关技术人员应积极参与人工智能技术运用的拓展使用，加大对网络技术与人工智能技术融合的深入研究。

参考文献：

[1] 刘洋.人工智能技术在网络安全领域的应用研究[J].通讯世界，2020，27（04）：206-207.

[2] 高晨阳，李胜博.人工智能技术在网络安全领域的应用研究[J].中国新技术新产品，2020（08）：39-40.