人工智能的电子信息安全防护策略分析

引言

现阶段，我国逐渐迈入信息化环境，在此背景下，电子信息数据作为重要资产，其安全问题备受关注。然而，伴随网络攻击手段的越发复杂，以往的安全防护手段早已无法切实满足当下的实际需求。为进一步提升电子信息的安全防护水平，人工智能技术应运而生，将其灵活应用到电子信息安全防护工作之中，可有效弥补传统防护手段中存在的不足，减少数据丢失、遗漏等情况出现的可能性，切实保证信息数据的安全。由此可见，深入分析人工智能在电子信息安全防护中的应用策略，具有重要现实意义。

1、人工智能在电子信息数据安全防护中的作用

通常来讲，在具体开展电子信息安全防护工作中，风险识别和预测扮演着重要角色，其是将安全隐患扼杀在摇篮里的关键所在。但是，在传统的防护工作开展中，工作人员过于依赖规则匹配，在此情况下，则很难有效应对如今变化多端的威胁。然而，人工智能技术，特别是机器学习算法，可以辅助工作人员对大量的数据信息展开深度分析，快速识别到可能会发生的安全威胁。例如，在监督学习算法的辅助下，相关工作人员可以对那些已知的攻击模式实施建模操作，这样一来，便能够精确检测出类似的攻击行为。与此同时，无监督学习算法可以在第一时间内发现电子信息数据中潜在的异常模式，并且提前识别出数据信息的泄露风险。另外，根据人工智能的安全风险评估框架，能够依据实时信息，来对其安全风险等级进行动态化评估，这将能够为安全防护的高效、顺利开展，提供真实、可靠的依据。可见，人工智能技术在电子信息安全防护中的有效应用，可以使安全防护由过去的被动防御向着主动防御进行转变，进而显著提升了信息安全防护的精准性与整体效率。

2、人工智能在电子信息安全防护中的有效应用策略

2.1 网络入侵检测与防御

2.1.1 采用机器学习技术的入侵防御架构

人工智能技术在电子信息安全防护中的应用，在网络防御系统中得到了充分体现，具体可通过用户行为模式、数据传输跟踪模式，来有效识别出外部的入侵行为。一般来讲，在以往的入侵防护系统中，大多以静态规则和特征匹配为主，此时如果出现新型攻击方式，则难以起到理想的防护效果。而若是运用历史数据来进行训练，则可以区分出非正常行为和常规情况的区别，之后再通过分类算法，便能够在遭受攻击时第一时间进行识别与防护，这将有利于进一步提高检测行为的反应效率。

2.1.2 深度学习在入侵防御中的应用

在深度学习模型之中，存在着卷积神经网络与多层感知器，在它们的支持下，如果遇到网络入侵问题，能够体现出极大的处理优势。在整个网络流量环境中，通过进行数据训练后可以让模型挖掘出深层次的数据结构特点，从而找出其中更为隐蔽的攻击行为。相比较普通的入侵检测方式，深度学习可以对各种更为复杂的数据进行处理，这将有利于进一步提高检测的精确性与及时性，尤其是多样化攻击形式检测识别过程中，可以充分体现出更加显著的风险识别效果。

2.2 恶意软件识别与防护

2.2.1 基于 AI 的恶意软件分析

针对恶意软件防范而言，其一般会通过动态执行跟踪或静态代码分析等方式进行。其中，静态分析主要是基于逆向工程来对文件中的源代码进行解析，从而找出恶意行为的具体位置；而动态分析则是通过模拟文件运行过程，来找出其中的非正常操作行为，以快速识别出其中的异常问题。另外，在 AI 恶意软件分析方式中，相关工作人员还可以基于机器学习算法的科学应用，来对恶意代码进行自动识别，之后再从大量恶意软件样本中进行深度学习，以有效找出异常的行为轨迹，进而识别恶意软件所在的位置。

2.2.2 深度学习在恶意软件检测中的应用

在应用深度学习来对恶意软件进行检测时，可以起到事半功倍的检测效果。在卷积深度神经网络实际应用过程中，深度学习可基于深层神经网络的多层次特征来提取模型，这将可以更细致的分析出恶意软件行为的特征[1]。而 CNN 则可以进一步找出各类文件中所存在的二进制特征，最终有效找到其中潜在的风险问题。并且，机器学习模型在不断采集与学习新样本进行优化后，还会不断加强恶意软件的识别判断力，进而显著提高系统的整体防御效果。

2.3 身份认证与访问控制

2.3.1 生物识别与人工智能

人工智能与生物识别技术，其中包括有面部识别、指纹识别、洪波扫描识别等。这些都可以广泛应用在身份验证之中，而通过对其进行优化后，还可以进一步提高的安全性与精确性。例如，在AI 通过对含量的生物特诊进行训练后，可以有效降低生物识别差错，更好的抵御身份信息泄露或仿制风险，避免遭到外部非法入侵[2]。同时，通过AI及时的科学应用，还能够进行生物特征动态分析，从而显著提高身份验证安全性与可靠性。

2.3.2 智能访问控制机制

基于 AI 所建立的智能访问控制机制，能够依据用户的行为模式动态调整，来进一步优化访问权限。例如，通过分析用户的历史行为、登录习惯等内容，就可以有效确定用户是否属于正常登录，且在长期记录的情况下，还能够对登录过程进行科学、合理地优化与调整。如此，则可以在源头上大幅度提高整体防护效果，让外界的恶意入侵行为难以达成。在此情况下，不但有利于提高系统的整体防护能力，还会显著提高数据的安全性与可靠性。

2.4 数据加密与隐私保护

2.4.1AI 在数据加密中的应用

数据加密技术可以有效保护用户隐私，避免用户的数据信息出现泄露、遗失。基于人工智能技术所建立的加密方法，相比较传统的加密算法，会更为安全与可靠 [3]。例如，基于深度神经网络和人工智能算法的应用，可以对加密模式进行实时分析，从而自动调整加密算法，让其始终可以有效抵御外界的攻击行为，确保数据在存储、传输和使用环节不被干扰。

2.4.2 隐私保护技术

隐私数据也时刻面临着各种风险，在此情况下，隐私数据的保护越来越受到各界的高度重视 [4]。因此，基于 AI 技术中的数据匿名化、去标识化等方法，来对各类敏感数据进行隐私保护，可以有效减少数据泄露的隐患。并且，系统还可以通过深入挖掘用户行为数据和访问日志，来筛选敏感信息，以此来有效保障个人的隐私安全。

3、结束语

总而言之，在如今数字化时代背景下，人工智能技术的出现与运用，为电子信息数据安全防护指明了新的方向。为此，相关部门及工作人员必须要深刻意识到人工智能技术的重要性，明确掌握其应用要点，将其灵活应用到电子信息安全防护当中，以进一步提升防护水平，进而为数字经济的可持续健康发展，提供强有力保障。

参考文献：

[1] 电子信息工程技术的应用与安全防护 [J]. 戚玉启 . 信息记录材料 ,2023(10)

[2] 计算机与电子信息工程技术的融合应用. 于惠青; 李明杰; 陈骏志. 集成电路应用 ,2025(06)

[3] 电子信息工程技术在智能通信中的应用 . 蔡建华 . 中国新通信 ,2024(22)