通信网络安全管理中人工智能技术的应用研究

引言：

在信息技术的快速发展背景下，通信网络面临的安全威胁日益复杂化，传统防护手段已难以满足高效防御的需求。人工智能技术凭借其强大的数据处理与分析能力，逐渐成为提升通信网络安全管理水平的重要手段。本文围绕人工智能在通信网络安全管理中的应用展开，重点探讨其在威胁检测、响应机制及态势感知等方面的作用，旨在为构建智能化、主动化的网络安全防护体系提供理论参考与实践指导。

1. 人工智能技术在通信网络安全管理中应用的重要意义

1.1 提升威胁检测与响应的实时性

伴随着通信网络规模的持续扩大与网络攻击手段的不断演进，传统依赖规则匹配与人工分析的安全防护模式已难以应对复杂多变的安全威胁。人工智能技术凭借其强大的数据处理与模式识别能力，能够对海量网络流量、日志与行为数据进行实时分析，快速识别异常模式与潜在攻击行为 。基于机器学习的异常检测算法可在无明确规则的情况下，通过对历史数据的学习，发现偏离正常基线的网络行为，从而有效识别零日攻击与高级持续性威胁。

1.2 推动网络安全运维向智能化转型

通信网络安全管理涉及大量日常运维工作，如漏洞扫描、配置审计、事件响应等，传统模式下往往依赖人工操作，存在效率低、响应慢、易出错等问题。人工智能技术的引入，使得这些重复性、高负荷的工作能够实现自动化处理。实际应用中，智能运维平台通过集成机器学习算法，可对网络设备运行状态进行持续监控，自动识别异常并触发修复流程；在安全事件响应方面，基于强化学习的决策系统能够根据实时威胁情报与网络环境变化，自动调整防御策略，实现动态、自适应的安全防护。

2. 基于通信网络安全管理的人工智能技术具体应用

2.1 智能威胁检测与防御

智能威胁检测的核心在于通过算法模型对网络流量、日志数据、用户行为等多维信息进行实时分析，从中识别异常行为与潜在攻击。当前主流的技术路径包括基于机器学习的异常检测、基于深度学习的特征提取与识别，以及基于强化学习的动态决策机制。

基于机器学习的异常检测算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（、K 近邻等，通过对历史正常行为数据的学习，构建行为基线模型，实时监测当前网络行为是否偏离该基线。这种方法无需预先定义攻击特征，能够有效识别未知威胁，如零日漏洞攻击与高级持续性威胁。在流量监测中，随机森林模型可综合分析数据包大小、传输频率、协议类型等多维特征，准确判断是否存在异常流量；深度学习技术则通过多层神经网络对高维、非结构化数据进行特征提取与模式识别，在图像、语音、自然语言处理等领域表现出色，近年来也被广泛应用于威胁检测。卷积神经网络（CNN）可用于分析网络流量中的空间特征，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）则擅长处理时序数据，适用于检测时间序列上的异常行为。LSTM 模型能够对用户登录行为序列进行建模，发现异常登录模式，如异地登录、高频失败尝试等，从而及时预警账户盗用风险；强化学习在威胁检测中的应用主要体现在动态决策与自适应防御方面。通过构建奖励机制，强化学习模型能够根据网络环境变化与攻击行为演化，自主调整检测策略，实现持续优化 [2]。在防御 DDoS 攻击时，强化学习算法可根据实时流量特征动态调整过滤规则，最大限度减少误伤正常流量的同时，有效阻断攻击流量。

智能威胁检测的最终目的是实现精准防御。人工智能技术在防御策略的实施中，主要体现在自动化响应、动态防御策略生成与协同防御机制构建三个方面，具体如下:

自动化响应是智能防御的基础。通过将威胁检测结果与安全设备联动，人工智能系统能够自动触发防御措施，如阻断恶意 IP、隔离受感染设备、更新防火墙规则等。基于机器学习的入侵检测系统（IDS）在检测到异常行为后，可自动调用 API 接口，调整网络设备的访问控制策略，实现秒级响应。这种自动化机制大幅缩短响应时间，降低人工干预的延迟与误差。

动态防御策略生成是提升防御灵活性的关键。传统防御策略多为静态配置，难以应对快速变化的攻击手段。人工智能技术通过实时分析攻击行为特征与网络环境状态，动态生成最优防御策略。在 Web 应用防火墙（WAF）中，深度学习模型可实时分析 HTTP 请求特征，识别 SQL 注入、跨站脚本（XSS）等攻击，并动态调整防护规则，有效拦截新型攻击变种。

协同防御机制则通过多节点、多层级的安全设备联动，构建全网协同的防御体系。人工智能技术通过分布式学习与联邦学习，使得各安全节点能够在保护数据隐私的前提下，共享威胁情报与防御经验。比如 : 在大型企业网络中，各分支机构的入侵检测系统通过联邦学习共享攻击特征模型，即使某一分支遭遇新型攻击，其他分支也能快速识别并防御，形成全网联动的智能防御网络。

2.2 安全态势感知

安全态势感知的核心在于通过人工智能技术对网络环境中的各类安全要素进行全面感知、深度分析与智能研判，从而形成对当前安全状态的综合认知，并预测未来可能发生的风险趋势。

安全态势感知系统通常由数据采集、态势理解、态势评估与态势预测四个层次构成，形成一个闭环的智能分析体系。数据采集层负责从网络设备、服务器、终端、防火墙、入侵检测系统等多个源头获取原始数据，包括流量日志、系统事件、告警信息、漏洞报告等。这些数据来源多样、格式不一，需要通过标准化处理与清洗，为后续分析提供高质量的数据基础。

态势理解层是整个系统的核心，其任务是通过人工智能算法对采集到的数据进行融合分析，识别异常行为、关联安全事件，并还原攻击链。利用图神经网络（GNN）对网络节点间的通信关系进行建模，可以发现隐藏的异常连接模式；通过时序分析算法，对告警事件进行时间序列建模，能够识别出攻击行为的时间规律与演化路径。这一层的关键在于构建多源异构数据的融合分析模型，将孤立的安全信息转化为具有上下文关联的态势图景。

态势评估层则基于理解层的结果，对当前网络的安全状态进行量化评估，包括风险等级、威胁影响范围、系统脆弱性等指标。这一过程通常采用多指标综合评价方法，结合专家经验与机器学习模型，对态势进行打分与分级。通过模糊综合评价法，将威胁发生的可能性与影响程度进行量化，形成直观的风险热力图，帮助管理者快速掌握全局安全态势。

态势预测层是态势感知的高级阶段，其目标是基于历史态势数据与当前状态，利用预测模型对未来可能发生的攻击趋势与风险演变进行预判。常用的预测算法包括时间序列预测（如 ARIMA、LSTM）、回归分析与蒙特卡洛模拟等。通过 LSTM 模型对历史攻击数据进行训练，可以预测未来一段时间内某类攻击的发生概率，为提前部署防御措施提供决策支持。

结束语：

人工智能在通信网络安全管理中的应用，具有一定的实用价值与发展潜力。通过智能化手段提升威胁检测与响应效率，有助于构建更加主动、精准的安全防护体系。

参考文献：

[1] 李鉴雨 , 王静 , 臧昊 , 等 . 人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用 [J]. 网络安全和信息化 ,2025,(05):57-59.

[2] 袁华松 . 人工智能技术在广播电视网络安全管理中的应用 [J]. 数字技术与应用 ,2024,42(08):44-46.