人工智能技术在计算机网络安全中的运用分析

在当今数字化浪潮席卷的时代，计算机网络如同社会运转与经济发展的神经中枢，深度渗透到各个领域，成为推动社会进步的关键力量。然而，随着网络的广泛普及与深度应用，网络安全威胁也如影随形，且呈现出日益复杂和多样化的态势。传统网络安全防护体系主要依赖于预设规则和签名数据库，犹如给网络设置了一道道固定的关卡。但这种模式在面对新型和未知攻击时，却暴露出严重的滞后性。攻击者不断推陈出新，采用更为隐蔽和复杂的手段绕过传统防护。就像西北工业大学遭受美国国家安全局网络攻击事件，攻击者凭借高超的技术和复杂的策略，轻松突破了传统防护的防线，给学校的信息安全带来了巨大损失，也充分凸显了传统网络安全防护方法的局限性。而人工智能技术，特别是机器学习和深度学习领域的成果，为网络安全防护带来了新的曙光。它们拥有强大的数据处理和模式识别能力，能够对海量的网络数据进行深度剖析。通过自动学习正常网络行为模式，建立起精准的行为模型，从而及时发现任何偏离正常模式的异常活动和潜在威胁。一旦检测到异常，便能迅速做出实时响应，实现动态防御。更为关键的是，人工智能具备自主学习能力，能够随着攻击方式的不断演变而持续学习和适应，不断提升自身的防御能力，为计算机网络构建起一道更加智能、高效且可靠的安全长城。因此，人工智能技术在计算机网络安全中的运用已然势在必行。

二、人工智能技术在计算机网络安全中的运用策略

（一）强化威胁检测与分析能力

在当下复杂的网络环境里，威胁的多样性以及隐蔽性持续增长，传统的威胁检测方法已经难以契合实际需求，人工智能依靠其强大的数据处理以及模式识别能力，给威胁检测与分析给予了全新的突破，借助机器学习算法，人工智能可对网络流量开展实时且全面的监测与分析，它会仔细剖析数据包大小、流量频率、访问路径等特征，从这些特征里精准识别出分布式拒绝服务即DDoS 攻击、数据泄露等异常行为。和传统方法依赖预设规则不一样，人工智能可发现已知的攻击模式，还拥有识别新型攻击的独特优势，就算面对从未见过的攻击手段，它也可依据行为模式的差异快速发出警报，就像谷歌公司 Gmail 所使用的垃圾邮件检测系统，借助人工智能手段达成了高达 99% 以上的识别率，该系统可有效检测出常见的垃圾邮件，还可以精准识别钓鱼邮件，成功规避鱼叉式网络钓鱼攻击，为用户的信息安全给予了有力保障。在恶意软件检测方面，人工智能同样有着出色表现，它凭借分析恶意软件的行为模式、代码特征等，可检测出新的、未知的恶意软件，并且深入分析其传播方式、目标行为以及与系统的交互模式，及时发现潜在的恶意活动，为网络安全防护争取到宝贵时间。

（二）构建智能入侵防御系统

传统入侵检测系统主要依靠已知攻击特征来开展检测工作，在应对持续变化的网络攻击时，大多时候表现出应对乏力的状况，人工智能的引入，给 IDS 赋予了深度学习以及实时响应的能力，让其可更出色地应对复杂多变的网络威胁，人工智能驱动的 IDS可以对正常流量与异常流量之间的细微差别展开深入分析，识别出新型网络攻击，像是零日漏洞攻击或者高级持久性威胁。基于深度学习的 IDS 在复杂网络环境里，可挖掘出入侵行为的潜在特征，动态调整检测策略，并且依据新的威胁情报及时更新检测模型，以持续演变的APT 攻击为例，人工智能 IDS 可借助持续学习攻击特征的变化，及时调整检测规则，提升防御效果，比如在面对利用零日漏洞发起的 APT 攻击时，传统 IDS可能由于缺少相应的特征库而无法进行检测，而人工智能IDS 则可依靠分析流量中的异常行为模式，及时发觉攻击迹象。另外人工智能还可用于构建入侵防御系统，当检测到入侵行为时，IPS 可自动采取防护举措，比如阻断攻击源、隔离受感染设备等，达成从被动检测到主动防御的转变，有效防止攻击的扩散，保障网络系统的安全。

（三）优化身份认证与访问控制

身份认证以及访问控制属于网络安全非常关键的防线，传统的身份认证方式大多依赖如用户名和密码这类静态信息，而这些信息极易被窃取以及破解，给网络安全造成极为严重的威胁，人工智能的引入为身份认证与访问控制给予了全新的解决办法，生物识别技术作为人工智能相当关键的应用之一，像面部识别、指纹识别、虹膜识别等，给用户提供了更为安全且便捷的身份验证途径。以人脸识别系统来讲，它借助分析以及比对用户面部特征来识别身份，并且运用红外线实施活体检测，切实防止照片欺骗等攻击手段，声纹识别系统则是依靠分析用户声音特征来验证身份，可广泛应用于语音指令认证等场景之中，人工智能还结合用户行为模式开展连续身份验证，依靠剖析用户登录时间、位置、使用习惯等信息，可及时察觉异常活动。比如要是发现用户登录位置突然出现变化，或者访问的文件与平常不一样，系统可及时识别可能存在的账户被盗用状况，并采取相应举措，规避潜在的安全风险，另外人工智能还可用于构建基于风险评估的访问控制系统，该系统依据用户行为以及环境因素动态调整访问权限，比如，当用户在不寻常的时间或者地点尝试访问敏感数据时，系统会自动提升安全级别，要求进行额外的身份验证，以此提高访问控制的安全性以及灵活性。

（四）实现自动化漏洞管理与修复

软件漏洞是网络攻击的关键入口，及时察觉并修复漏洞对保障网络安全意义重大，人工智能在自动化漏洞管理及修复工作中扮演着关键角色，它能对系统展开全面扫描，主动找出安全漏洞，给出修复举措，借助模拟攻击、漏洞扫描等技术手段，人工智能可迅速发现系统存在的弱点，像是未修复的软件漏洞、配置错误等情况。举例来说，人工智能工具可自动剖析系统代码，检测潜在的安全漏洞，依据漏洞特征给出详尽的修复建议，这些建议涉及具体的代码修改方案，还会提供相关的安全最佳实践方法，帮助开发人员更深入地理解并修复漏洞，人工智能可持续监控系统安全状况，及时发觉新出现的安全漏洞。在发现漏洞之后，它可自动生成修复方案，辅助管理员开展修复操作，比如针对一些常见的漏洞，人工智能可自动下载并应用相应的补丁，极大地提升了漏洞修复的效率，另外人工智能还可借助分析历史漏洞数据，预测未来可能出现的漏洞类型以及位置，依靠对大量历史漏洞数据进行挖掘与分析，人工智能可识别出漏洞出现的规律和趋势，提前采取防范手段，像强化相关系统的安全配置、开展针对性的安全测试等，以此降低系统遭受攻击的风险。

结束语

人工智能技术在计算机网络安全中的运用具有巨大潜力和广阔前景。通过强化威胁检测与分析、构建智能入侵防御系统、优化身份认证与访问控制、实现自动化漏洞管理与等策略，人工智能能有效提升网络安全防护水平，应对日益复杂的网络攻击。然而，人工智能技术在网络安全领域的应用也面临数据隐私、模型可解释性等挑战。

参考文献：

[1]王婧文,王辉,姜丹. 人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].科技资讯,2025,23(14):19-21.

[2]常孟佳,温松. 人工智能技术在计算机网络中的创新应用研究[J].造纸装备及材料,2025,54(07):94-96.