人工智能驱动的网络安全防御策略演进

互联网的广泛普及和深入应用，使得网络空间成为了社会运行的重要基础设施，它包含了经济、政治、文化等各个方面。但是网络环境的开放性和复杂性也带来了很多安全隐患，网络攻击事件频发，给个人、企业乃至国家造成了巨大的损失。传统的网络安全防护措施大多依赖预设的规则或者已知的特征，面对不断隐藏、变化、智能的攻击方式，就显得捉襟见肘。人工智能的发展给网络安全防御带来了一丝曙光，它可以模仿人的智能对数据展开处理、分析以及决定，给应对复杂的网络安全威胁带来了新的主意。

一、人工智能在网络安全防御中的初步应用

（一）基于机器学习的异常检测

机器学习属于人工智能的关键分支，在网络安全防御的初期就显示出独特的作用。它通过收集网络流量、系统日志，用户行为等大数据量信息，用统计法，算法创建正常行为模型。在实际应用过程中，把最新的数据采集中来的信息同模型相比较，如果数据与预期不符则可认为出现异常情况。这可能是潜在威胁的迹象。使用决策树算法来对网络流量进行分类，根据数据包的源地址，目的地址，端口号等特征把流量分为正常流量和异常流量。例如使用聚类算法对系统日志进行分析，把相似的日志记录聚在一起，通过看聚类的结果来找出异常日志模式。

（二）智能防火墙的诞生

传统的防火墙主要是根据预先设置的规则来过滤数据包，例如根据 IP 地址，端口号等来判断是否放行数据包。缺少灵活性和智能性，不能应对不断变化的网络攻击。智能防火墙出现改变了这一切，智能防火墙是利用了人工智能技术，根据网络环境变化自动改变防御策略的。智能防火墙会通过针对网络流量实施即时分析来找到应用层协议，进而对不同种类的应用展开细致操作。就拿常见的恶意软件通信行为来讲，智能防火墙可以自动挡住连接，不让攻击继续扩大。并且智能防火墙还可以用机器学习算法去预知网络流量，从而提早做好防御准备。

（三）入侵检测系统的智能升级

入侵检测系统是网络安全防御的重要组成部分，在最初的时候主要通过特征库匹配来检测入侵行为。随着网络攻击手段的不断升级，这种方法的弊端就越来越明显。人工智能的应用使得入侵检测系统可以实现智能化。采用神经网络这些算法之后，系统就可以自主地去学习网络行为的特点，找到可能存在的入侵征兆。例如训练神经网络模型，使其可以识别一些复杂的攻击，诸如分布式拒绝服务攻击（DDoS）的早期征兆等等。神经网络可以对大量的网络流量数据进行分析，从中提取出关键的特征，然后根据这些特征来判断是否存在着攻击行为。

二、人工智能驱动的网络安全防御策略深化发展

（一）深度学习于威胁情报分析的应用研究

深度学习属于人工智能前沿技术，它有很强的特征获取以及模式辨识效能，在网络安全威胁情报分析当中，有着比较突出的表现。网络安全威胁情报有很多有关于网络攻击的信息，如攻击源、攻击目标、攻击手段等等。传统的分析方式很难在成千上万条的威胁情报中筛选出有用的数据。深度学习可以对大量的威胁情报数据进行深度挖掘，从而可以发现隐藏在数据之中的攻击方式和趋势。像利用卷积神经网络（CNN）做对恶意软件代码的分析，CNN 会自动把代码里的东西比如指令序列，函数调用关系等提取出来，然后按照这些东西来识别恶意软件的种类和家族。再有就是用循环神经网络（RNN）对网络攻击时间序列数据进行分析，来预测将来可能会出现的攻击行为。它也可以对威胁情报开展关联分析，把不同的情报融合在一起，给防御决定给予更全面的基础。

（二）强化学习驱动安全响应决策优化

安全响应决策属于网络安全防御的重要环节，攻击处理效果直接由它所影响。传统安全响应决策大多是依据预设的规则和经验来做判断，没有灵活度与适应性。强化学习通过对智能体与环境进行不断的交互过程，使得智能体学会最合适的对环境做出响应的策略，给安全响应决策提供了新的思路。在网络安全的场景里，智能体可以是安全防御系统，环境就是网络攻击的各种情况。智能体尝试不同的响应动作，比如隔离受感染的设备，调整防火墙规则，开启入侵防御系统等，根据环境反馈的奖励信号来更新策略。就比如在 DDoS 不断变化的时候，强化学能很快改变防护的办法，按照被攻击流量多少和来源，给网络资源重新分派，维持网络正常运转。强化学习可以根据实时的攻击进行及时反应，从而改变自己的反应策略，更加灵活有效的进行防御。从而使安全的防御系统可以更加有效的针对复杂的网络攻击。

（三）自然语言处理增强安全日志分析能力

安全日志记载了网络系统中发生的各种活动信息，是发现安全事件的依据。但是安全日志的数据量大，格式复杂，含有大量的非结构化的文本信息，传统的分析方法效率低，容易忽略一些重要的信息。自然语言处理技术被应用到安全日志分析当中时，便引发了新的变革。通过对安全日志文本语义加以了解和剖析，自然语言处理可以自动找出重要信息，并且辨别可能的安全隐患情况。像用命名实体识别技术在日志中提取出攻击源，攻击目标，攻击时间这些信息，用情感分析技术判断日志中有没有异常的行为。自然语言处理可以对日志进行分类、聚类，把相同类型日志归为一类，方便安全人员分析处理。安全日志分析利用自然语言处理技术，使安全日志分析更加智能化，更高效，安全人员可以快速发现、处理安全事件，提高网络安全防御效率。

（四）人工智能驱动的零信任架构融合研究

零信任架构是默认不相信任何人和任何事物，一直进行验证的原则，在网络里始终验证所有的用户和设备，打破了传统网络边界防护的限制。人工智能和零信任架构结合起来，在网络安全防御这个领域又提升到新的水平。人工智能可以针对使用者以及设备的行为开展实时监控及剖析工作，并且按照行为所表现出的特点灵活调整信任程度。例如，通过分析用户的登录时间，地点，操作习惯等行为数据，人工智能可以发现用户是否有异常行为，异常时间登录，异地登录等等，并据此来及时的更改用户的访问权限。人工智能还可以对零信任架构里的各种策略做出改进，依据网络环境以及安全威胁的变化，自动化地调节验证、授权的规定。

三、结束语

人工智能驱动的网络安全防御策略从最初的使用发展到现在的不断加深。在初次应用时，机器学习、智能防火墙和入侵检测系统智能化程度的提高为网络的防御提供了新的方式和方法，提升起基本的防御能力。但到了发展加深阶段的时候，深度学习，增强学习，自然语言处理这些最新的人工智能技术被应用进去之后，网络安全防御的办法就变得更加智能化，高效化，灵活化一些。人工智能在威胁情报分析，安全响应决策，安全日志分析，与零信任架构融合等方面起着重要的作用，极大的提高了网络的防御水平和效果。

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