人工智能技术在等保测评领域运用分析

引言：

近年来在安全、文明网络环境需求不断提升的情况下，等保测评工作在我国各地广泛开展，相关测评管理工作的信息化建设也在随之升级。但结合实际调研可以发现，部分地区在等保测评管理时，存在智能化信息化建设不足问题，未能合理采用人工智能等智能信息技术，影响等保测评效果。为改变这一现状，本文围绕人工智能技术在等保测评领域的运用，开展具体研究分析。

1. 人工智能技术在等保测评领域运用价值

1.1 满足最新等保测评要求

为进一步满足全面覆盖网络通信、应用数据安全、物理环境、网络设备的网络安全等级防护需求，等保测评工作模式需要不断创新。合理运用人工智能技术，可以有效满足各项最新的测评要求，将测评领域进一步细化。如在数据方面，可运用人工智能，提高数据安全防护力度，增强数据加密性与完整性。

1.2 降低等保测评难度

现阶段网络框架结构愈发复杂，网络数据信息量不断增多，等保测评难度加大。运用人工智能技术可以改善该情况，使等保测评难度降低，实际运用过程中可智能模拟人脑思维，针对性采取措施，优化网络性能，保障网络安全，提高网络效能，优化配置网络资源，推动等保测评技术创新。

1.3 扩展等保测评范围

人工智能技术在等保测评领域中运用时，能进一步细化等保测评管理要求与相关网络安全防护技术，在一定程度上使等保测评范围不断扩大[1]。如在技术层面上，与人工智能技术融合后，等保测评工作范围可以覆盖网络安全区域边界、网络安全物理环境、安全通信网络、网络算法。在等保测评的安全测评与安全建设阶段，还可以利用智能硬件设备优化安全策略，进一步满足网络安全等级防护需求。

2. 人工智能技术在等保测评领域运用要点

2.1 网络地址与网络资源检测评估

等保测评时可运用人工智能技术管理网络 IP 地址，支持大规模网络接入场景下动态网络地址的消纳预测。如可使用基于长短期记忆的神经网络技术，专门建立动态网络地址消耗预测模型，采集业务增长曲线、历史分配数据、地址分配方式等参数信息，评估地址使用高峰期，合理分配地址资源供应机制与网络流量，预留充足的地址分配空间。如果存在闲置地址资源可重复利用，提高地址利用率，防止影响网络业务的正常办理。在较大网络空间中，可利用人工智能技术，进行多源地址冲突消解管理。为避免地址冲突导致网络故障，可利用人工智能引擎，分析实时网络流量，采集网络日志、报文、协议等数据，通过分析、计算定位冲突地址，重新分配地址、更新路由。网络资源方面的等保测评工作中，可运用智能算法与智能调度技术优化配置资源，如可利用智能调度技术，根据网络流量波动，动态优化配置资源。

2.2 网络安全评估

等保测评工作期间，可将人工智能技术用于评估网络环境是否安全，测评人员可采用基于粗糙集神经网络的等保测评方法，先使用模糊控制理论，将采集的不同来源与格式的网络数据量化处理，之后进行预处理，针对剔除重复、错误数据，提取关键特征、核心属性，也可以根据实际需求，将数据属性适当简化处理。预处理后可建立不同的神经网络模型，分析、计算数据，按照具体需求，可将全部数据划分成测试数据与样例数据，先使用样例数据训练神经网络，生成初步的神经网络模型。之后在神经网络模型中输入测试数据，不断训练模型，训练结束后输出数据评估结果，根据网络安全等级，将数据自动分类与评估，保障等保测评的适配性与精准性。网络安全评估时，还可以建立完善的网络安全管理与监测体系。管理期间可建立人工智能网络管理平台，如果出现网络安全事件，能动态感知、及时响应。监测时可将人工智能技术与入侵检测系统、大数据技术相结合，实时监测网络流量、网络运行状态、网络信息，分析历史网络数据，如果存在异常可以及时识别，发出预警信息。

2.3 建立完善的等保测评系统

等保测评时可专门建立基于人工智能的系统，设置多个功能层。首先系统中可设置感知层与网络层，感知层主要由智能设备、传感器、数据采集设备、RFID 设备、数据感知系统等共同组成，能感知虚拟网络数据信息，与现实等保测评工作交互 [2]。网络层包括有线与无线网络、路由、网关等，负责传输网络，并为数据传输提供通信通道。其次系统中可设置边缘计算层与数据管理层，边缘计算层由边缘网关、边缘节点、显示器、微型服务器组成，与移动终端设备连接，进行数据预处理，并存储数据。数据管理层包含数据平台、数据库、数据仓库，负责一体化管理数据采集、计算、存储等工作，对于格式复杂的数据，还能将数据建模、分类、深度挖掘处理。

2.4 测评内容建模管理

等保测评内容众多，可运用人工智能技术的建模功能强化管理。例如，可将人工智能技术与计算机科学技术结合，设置喷泉模型，管理商密评估内容，以高耦合度合并、低耦合度切分等方式，将等保测评与商密评估划分成不同条线同步管理。根据等保 2.0 等标准要求，商密评估条线还可以细分成管理类与技术类，管理类条线包括制度管理、物理环境管理、应急管理、执行管理、人员管理等。技术条线包括由设备与计算密钥管理组成的密钥子条线、由应用和数据组成的应用子条线通信、由网络组成的网络子条线。此外，还可以根据条线情况，设置各种条线管理模型，包括增量模型、瀑布模型、迭代模型等。

结论：

综上所述，人工智能技术的运用效果，会直接影响等保测评工作质量。必须聚焦等保测评要求、难度、范围等方面人工智能技术在等保测评中的运用价值，从网络地址检测、网络安全评估、等保测评内容建模管理等方面，探寻人工智能技术的高效运用路径，保障各项等保测评工作顺利开展。

参考文献：

[1] 段佳宁 . 基于等保测评的网络安全风险评估与改进研究 [J]. 网络安全和信息化 , 2025, (05): 119-121.

[2] 赵亮 . 新兴技术环境下等保测评适配性分析 [J]. 网络安全和信息化 ,2025, (04): 153-155.

作者简介：姓名：刘贺；性别：男；出生年月：1999.08 ；籍贯：河南省周口市；民族：汉；最高学历：本科；