人工智能技术在网络攻击检测与防御中的应用研究

一、引言

人工智能技术的崛起为网络攻击检测防御提供了新范式：机器学习可通过分析历史攻击数据自主构建检测模型，识别传统规则无法覆盖的异常模式；深度学习能处理高维度网络流量数据，挖掘隐蔽的攻击特征；强化学习可模拟攻防对抗场景，实现动态防御策略优化。基于此，本文聚焦 AI 技术在网络攻击检测与防御中的核心应用，结合技术实践痛点提出优化方向，推动 AI 技术从“理论研究”向“实战落地”转化，为构建智能化网络安全防护体系提供参考。

二、人工智能技术在网络攻击检测中的核心应用

（一）机器学习：异常流量检测与攻击分类

机器学习是 AI 技术在网络检测中的基础应用，通过“数据训练 — 模型构建 — 实时推理”流程，实现对已知与未知攻击的识别。在异常流量检测中，监督学习算法（如支持向量机 SVM、随机森林 RF）通过学习正常流量的特征（如数据包大小、传输频率、协议类型），构建分类模型。某金融机构利用孤立森林算法，成功识别出新型隐蔽的端口扫描攻击，检测延迟控制在 100 毫秒以内。在攻击行为分类中，机器学习算法可对识别出的异常流量进一步归类，明确攻击类型。通过提取攻击行为的特征（如 SQL 注入中的特殊字符、XSS中的脚本标签），训练多分类模型，实现攻击类型的自动判定。

（二）深度学习：恶意代码识别与 APT 攻击检测

深度学习凭借对高维度、非线性数据的处理能力，在复杂攻击检测中优势显著，尤其适用于恶意代码识别与 APT 攻击检测。在恶意代码识别中，卷积神经网络（CNN）可对恶意代码的二进制文件进行特征提取，将代码转化为“灰度图像”，通过 CNN 的卷积层与池化层挖掘隐藏的恶意特征

在 APT 攻击检测中，深度学习可处理 APT 攻击“长期潜伏、多阶段渗透”的复杂数据。APT 攻击通常通过邮件钓鱼、漏洞利用等方式逐步渗透，传统检测技术难以关联分散的攻击行为，而深度学习可将网络中的主机、流量、日志数据构建为“攻击关联图”，挖掘不同节点间的隐藏关联，识别 APT 攻击的完整攻击链。

三、人工智能技术在网络攻击防御中的实践应用

（一）强化学习：动态防御策略优化

强化学习通过“智能体 — 环境 — 奖励”的交互机制，让防御系统在攻防对抗中自主学习最优防御策略。在防御系统中，强化学习的“智能体”为防御设备（如防火墙、WAF），“环境”为网络攻防场景，“奖励函数”设定为“攻击阻断成功率、系统资源消耗”等指标。智能体通过不断与环境交互，学习“在不同攻击类型下，调整防火墙规则、分配防御资源”的最优策略。例如面对DDoS 攻击时，智能体可自主调整流量清洗规则，优先保障核心业务带宽；面对SQL 注入攻击时，自动更新 WAF 的过滤规则。某云服务商基于强化学习构建的动态防御系统，将攻击响应时间从传统人工干预的 30 分钟缩短至 1 分钟，防御资源利用率提升 40% 。

（二）自动化响应：AI 驱动的防御编排

AI 技术可实现攻击响应的全流程自动化，通过“检测 — 分析 — 响应— 复盘”的闭环机制，减少人工干预。在自动化响应中，AI 系统首先通过检测模型确认攻击类型与威胁等级，然后调用预设的防御脚本（如阻断攻击 IP、隔离受感染主机、恢复备份数据），最后对攻击数据进行复盘，优化检测模型。例如，当检测到勒索病毒攻击时，AI 系统可自动隔离受感染主机，防止病毒横向扩散，同时调用备份系统恢复加密文件，整个过程无需人工操作。

四、人工智能技术在网络攻击检测防御中的现存痛点

（一）数据质量不足：模型训练的“基础瓶颈”

AI 模型的性能依赖高质量、大规模的标注数据，而网络安全领域的数据存在“标注难、分布不均、隐私敏感”问题。一方面，攻击数据的标注需要专业安全人员手工标记，耗时耗力，导致标注数据量不足。据统计，企业可用于训练的标注攻击数据仅占总数据量的 15% ；另一方面，攻击数据分布不均，常见攻击数据较多，新型攻击数据稀缺，导致模型对新型攻击的识别率低；此外，网络数据包含企业核心业务与用户隐私信息，数据共享受限，难以构建跨企业的通用训练数据集，模型泛化能力弱。

（二）模型泛化能力弱：面对变异攻击的“适应性短板”

网络攻击具有“快速变异”特征，攻击者通过修改攻击特征（如恶意代码加壳、流量伪装）躲避 AI 模型检测，导致模型泛化能力不足。一方面，传统机器学习模型依赖人工提取的特征，当攻击特征变异后，模型需重新训练才能适应，响应滞后；另一方面，深度学习模型虽能自动提取特征，但对“分布外数据”敏感性低。

（三）对抗攻击风险：AI 模型自身的“安全隐患”

攻击者可通过“对抗样本”攻击 AI 模型，导致模型误判或失效，形成新的安全风险。对抗样本是通过在原始数据中添加微小扰动生成的特殊数据，人类难以察觉，但会导致 AI 模型做出错误决策。例如，攻击者生成对抗样本使AI 检测模型将恶意流量判定为正常流量，或使防御模型执行错误的防御策略（如误阻断正常业务 IP）。目前，针对 AI 安全模型的对抗攻击技术已形成产业链，而企业对对抗攻击的防御意识与技术储备不足，AI 模型自身的安全性亟待提升。

五、结语

人工智能技术为网络攻击检测防御提供了“智能化、自动化”的新路径，通过机器学习、深度学习、强化学习在检测与防御中的应用，有效提升了对复杂攻击的识别与响应能力。然而，数据质量、模型泛化、对抗攻击等痛点仍需突破，未来需通过“高质量数据集构建、模型架构优化、对抗训练机制建立”等策略，推动 AI 技术与网络安全的深度融合。 一方面，AI 技术将更精准地预测攻击趋势，实现“未卜先知”的主动防御；另一方面，攻击者也将利用 AI技术发起更隐蔽的攻击，网络安全的竞争将聚焦于“AI 模型的性能与安全性”。只有持续优化 AI 技术在检测防御中的应用，才能构建更稳固的网络安全防线，为数字经济发展保驾护航。

参考文献：

[1] 中国网络安全产业联盟. 2024 年全球网络安全报告 [R]. 北京：中国网络安全产业联盟，2024.

[2] 王震。深度学习在恶意代码检测中的应用研究 [J]. 计算机工程，2023（06）：12-18.

[3] 张伟。强化学习驱动的动态网络防御策略优化 [J]. 网络与信息安全学报，2022（04）：45-52.

第一作者：李志刚（1973.3.1），男，汉，黑龙江，硕士研究生，教授，信息技术，信息安全

第二作者：张玲玲 (1982.7.17) 女，汉，河南，硕士研究生，副教授，计算机应用技术

第三作者：范雅秋（1992.1.23），女，汉，吉林，硕士研究生助教，计算机技术