人工智能驱动的电子信息系统网络安全威胁检测与主动防御机制构建

一、引言

数字经济快速发展，电子信息系统成关键领域核心基础设施，其网络安全关乎国家安全、社会稳定与公众利益。近年网络攻击手段升级，向智能化演进，隐蔽性强、潜伏期长、破坏范围广。传统网络安全防护对未知威胁识别不足、响应滞后，难以有效防护。因此，将人工智能与网络安全融合，构建智能化威胁检测与主动防御机制，是提升电子信息系统防护能力的必然选择。

二、电子信息系统网络安全威胁检测与防御的现存问题

（一）威胁检测能力不足，未知风险识别滞后

传统威胁检测基于特征匹配与规则判断，只能识别已知威胁，对“ 零日攻击” 难有作为。电子信息系统数据爆炸式增长，人工分析难从海量数据中精准挖掘潜在威胁，导致检测滞后。全球网络攻击平均检测周期超70天，大量攻击造成损害后才被发现。攻击手段智能化使威胁特征难捕捉，如AI 生成恶意软件可规避检测，加剧检测难度。

（二）防御响应模式被动，协同联动能力薄弱

多数电子信息系统安全防御处于“ 被动应对” 状态，缺乏事前预警与主动拦截能力。安全防护系统“ 碎片化” ，各设备各自为战，数据不互通、策略不协同，形成“ 安全孤岛” 。如某企业防火墙拦截异常流量未同步预警，致后续渗透攻击未及时发现。跨组织、跨领域防御协同机制缺失，面对大规模网络攻击难形成合力。

（三）误报漏报问题突出，检测精准度待提升

传统检测方法对正常与异常行为界定模糊，易产生大量误报漏报。如企业员工非常规操作可能被误判，攻击者伪装正常业务流量可能漏报。传统IDS 误报率超 20% ，无效预警消耗人力、掩盖真实威胁，降低检测效能。

三、人工智能在电子信息系统威胁检测中的技术应用路径

（一）基于机器学习的异常行为识别

利用机器学习算法构建电子信息系统的正常行为基线，通过对比实时数据与基线的偏差程度识别异常威胁。在监督学习方面，通过训练海量标注的正常与异常数据样本，使模型掌握不同威胁的行为特征，可精准识别已知攻击；在无监督学习方面，无需人工标注数据，模型能自主挖掘数据中的潜在模式，对未知威胁的识别能力显著提升。例如，基于孤立森林算法的异常检测模型，可从系统日志中快速定位偏离正常行为模式的操作记录，如异常账户登录、权限越界访问等，识别准确率较传统方法提升 40% 以上。

（二）基于深度学习的恶意代码检测

深度学习凭借其深层神经网络结构，可自动提取恶意代码的高阶特征，突破传统特征匹配的局限性。卷积神经网络（CNN）能对恶意代码的字节序列、汇编指令进行特征提取，有效识别经过加壳、混淆处理的恶意软件；循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）可分析恶意代码的执行流程与行为序列，预测其攻击意图。此外，生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，能模拟生成各类恶意代码变体，丰富训练样本库，进一步提升模型对变异威胁的检测能力。

（三）基于知识图谱的威胁关联分析

构建网络安全知识图谱，整合威胁情报、漏洞信息、攻击路径、资产信息等多维度数据，通过图神经网络（GNN）挖掘不同威胁要素之间的关联关系，实现威胁的全景式分析。例如，当检测到某一终端感染恶意软件时，知识图谱可快速关联该终端的资产价值、所在网络拓扑位置、已存在的系统漏洞等信息，推断攻击可能扩散的路径，并识别是否属于 APT 攻击的前期渗透环节，为后续防御决策提供全面支撑。

四、人工智能驱动的电子信息系统主动防御机制构建（一）构建 “ 预警 - 拦截 - 溯源 - 修复” 全流程主动防御体系

以人工智能技术为核心，打通威胁检测与防御响应的全链条，实现从被动应对到主动防控的转变。在预警阶段，利用 AI 模型实时分析网络流量、系统行为数据，结合威胁情报提前识别潜在风险，生成分级预警信息；在拦截阶段，基于实时检测结果，由 AI 驱动的自适应防御系统自动调整防火墙策略、更新入侵规则，对异常流量与恶意行为进行实时阻断；在溯源阶段，通过知识图谱与 AI 溯源算法，快速定位攻击源头、攻击路径及攻击工具，明确攻击主体与意图；在修复阶段，根据漏洞扫描与攻击分析结果，AI 系统可自动推送补丁修复建议，甚至对简单漏洞实现自动化修复，缩短漏洞暴露时间。

（二）建立智能化协同防御联动机制

打破 “ 安全孤岛” ，依托云计算与大数据技术，构建跨设备、跨层级、跨领域的智能化协同防御平台。一方面，平台整合各安全设备的检测数据与防御策略，通过 AI 算法进行全局优化调度，实现 “ 一处预警、全网响应” 。例如，当云端 AI 平台检测到某区域出现新型攻击时，可立即向该区域所有关联的终端设备、网络设备推送防御策略更新指令；另一方面，建立跨组织的威胁情报共享机制，利用联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，实现企业、行业、政府之间的威胁情报协同训练，提升整体威胁识别与防御能力。

（三）强化 AI 防御系统的安全性与可控性

人工智能在提升防御能力的同时，自身也面临安全风险，如 AI 模型被投毒、对抗样本攻击等。为此，需构建 AI 防御系统的安全保障机制。在模型训练阶段，采用数据清洗、异常样本过滤等技术防止数据投毒；在模型部署阶段，引入对抗训练，增强模型对对抗样本的鲁棒性；同时，建立 AI 系统的可解释性机制，通过决策树可视化、注意力机制等技术，使 AI的检测与防御决策过程可追溯、可理解，避免因模型 “ 黑箱” 特性导致的误判风险。此外，明确 AI 防御系统的权责边界，建立人工监督与 AI 自主决策相结合的双重管控模式，确保防御行为的合法性与可控性。

五、结论

人工智能技术为电子信息系统网络安全防护提供了全新的技术范式，通过构建智能化的威胁检测体系与主动防御机制，可有效突破传统防护的局限性，实现对网络威胁的精准识别、提前预警与主动拦截。未来，需进一步推动人工智能与网络安全技术的深度融合，攻克 AI 模型的鲁棒性、可解释性等关键技术难题，完善跨领域协同防御机制与安全管控体系，同时加强相关法律法规与伦理规范建设，让人工智能真正成为守护电子信息系统网络安全的 “ 智能卫士” ，为数字经济的健康发展提供坚实保障。

参考文献

[1]汪兰英. 船载电子信息系统的计算机网络安全可靠性分析[J].舰船科学技术,2016,38(18):37-39.

[2]赵志信. 论计算机网络机房工程的规划与设计[J].黑龙江科技信息,2012,(08):110.

[3] 张媛媛, 曹正宏. 电子政务信息安全体系分析[J]. 河南科技,2010,(23):27-28.