人工智能技术在通信网络安全管理中应用研究

引言

随着通信网络的快速发展，网络威胁呈现多样化、复杂化趋势，传统安全管理方式在处理海量数据和应对新型威胁时逐渐乏力。人工智能技术凭借自主学习、实时处理等优势，为通信网络安全管理提供了新的解决思路。人工智能在网络安全领域的应用已取得一定进展，但在数据质量、算法鲁棒性及系统适配性等方面仍存在问题。

1.1 人工智能技术核心概述

人工智能技术核心在于通过算法模拟人类智能行为，其中机器学习与深度学习是核心支撑。机器学习通过构建模型从数据中自主学习规律，无需明确编程即可完成分类、预测等任务；深度学习则基于多层神经网络，能处理高维度、非线性数据，在特征提取上具备更强的自主能力。这类技术的核心特性体现在动态适应性上。可通过持续学习优化性能，具备实时处理能力，能在海量数据中快速捕捉关键信息，这为应对复杂多变的网络安全场景提供了技术基础。

1.2 通信网络安全管理的核心内容

通信网络安全管理以保障网络运行与数据安全为目标，核心内容涵盖威胁防控与风险治理。网络面临的威胁呈现多样化特征，包括恶意代码入侵、异常流量攻击、数据窃取等，这些威胁具有隐蔽性强、变异速度快的特点。安全管理需实现全流程管控。从威胁的实时发现，到风险的准确评估，再到攻击发生后的快速响应与溯源。其核心目标不仅是被动防御，更要通过主动感知与预判，将安全风险控制在萌芽状态，同时确保网络在遭遇攻击后能快速恢复正常运行。

1.3 二者融合的理论支撑

二者融合的理论支撑源于需求与能力的精准匹配。通信网络安全管理对实时性、准确性的需求，与人工智能的快速处理、自主学习能力高度契合，网络产生的海量安全数据需高效分析，人工智能算法可突破人工处理的效率瓶颈。威胁的动态变异要求防御体系持续进化，机器学习的迭代优化能力能实现防御模型的动态更新。从技术逻辑看，网络安全数据的特征提取与威胁识别，可转化为人工智能擅长的分类与模式识别问题；风险评估的复杂决策过程，能通过智能模型模拟专家经验实现自动化。这种融合既解决了传统安全管理对人工依赖度高、响应滞后的问题，又通过数据驱动的方式提升了安全管理的主动性与精准性，形成数据输入、智能分析、决策输出的闭环管理体系。

二、人工智能技术在通信网络安全管理中的应用场景

2.1 网络威胁检测与识别

AI 在网络安全领域的应用中，可替代原有规则库实现对网络异常监测与识别，即机器学习会根据历史中的数据样本，自主学习出一个合理的正常网络活动的模型，当出现异常流量偏离模型时进行异常检测。AI 中的 DL 在恶意软件识别的领域具有强大能力，它可以识别出代码的深层特征，即便恶意代码进行加壳和变形等欺骗行为也可以识别出来。

2.2 网络风险评估与预警

智能化的风险检测和预警手段。利用人工智能风险检测手段根据风险评估模型将网络节点之间的拓扑、设备故障状态以及历史攻击事件数据，对网络中的风险等级进行量化的判定；风险预警阶段采用人工智能技术针对各风险预警指标根据变化趋势预测出发生风险的概率，一旦出现某个设备如服务器的连接数突然大量增长，系统将预警并且结合历史记录判断本次攻击类型。

2.3 网络攻击响应与处置

AI 支持人工智能技术在遇袭后的响应处置也更加及时高效准确，智能决策系统会根据发起的攻击类型、攻击范围等信息联动匹配出最为理想的处置方案，对于 DDoS 攻击可快速启动流量清洗、对于泄露事件可快速启动数据隔离等，在一些场景下，还能够直接自动启动防御方案。

2.4 网络安全态势感知

人工智能对于网络安全态势感知而言是实现全局性、实时化态势感知，让设备分散的防火墙、入侵检测、各类安全威胁数据进行融合处理，形成全局的安全态势，直观呈现给网络安全人员当前安全态势。对于态势预判，时间序列预测算法可以在获取大量历史安全态势数据的基础上，预测一段时间的未来态势变化，感知未来出现的安全态势可能性，如针对国庆等重大活动能够提前感知可能出现的网络负载增加出现的安全态势，为预防措施提供决策支撑。

三、人工智能技术应用的关键技术与实现

3.1 数据采集与预处理技术

首先是对相关数据进行收集和处理，作为人工智能应用场景的首要环节。在相关数据的收集过程中，从路由器、防火墙等网络设备中获取流量数据，从服务器、终端中获取系统日志数据以及威胁情报的第三方数据都要记录在内。数据的收集在获取相关数据的过程中要做到全面并实时。数据的收集要通过对系统软件设计专业的数据收集器对系统相关数据进行实时采集，防止重要数据的流失。数据预处理则是指对数据质量进行完善。通过对数据的预处理首先应该去除收集到的相关数据中重复、有误的数据信息，其次应该对数据进行一定的处理，对数据进行标准化处理，将多种数据转换为统一数据。

3.2 算法模型选择与优化

算法模型选择与优化需适配具体应用场景。检测场景优先选择轻量化机器学习算法，如决策树可快速识别已知威胁，适合实时性要求高的流量检测；面对复杂恶意代码识别，深度学习模型如卷积神经网络更具优势，能通过多层特征提取捕捉隐藏模式。模型训练需经过多轮迭代：先使用标注数据初步训练，再通过测试集验证效果，针对误判、漏判问题调整模型参数；采用交叉验证方法避免过拟合，确保模型在不同场景下的稳定性。优化过程还需结合实际运行反馈，当出现新威胁样本时，通过增量学习更新模型，无需重新训练整个模型，平衡模型性能与更新效率。

3.3 系统架构设计

系统架构设计需实现功能协同与高效运行。整体采用分层架构。数据层负责数据的存储与管理，采用分布式存储技术应对海量安全数据。算法层集成各类模型，通过模型管理平台实现调用与更新。应用层部署检测、预警等功能模块，直接对接安全管理需求。各层级通过标准化接口衔接，数据层向算法层实时推送预处理数据，算法层将分析结果反馈至应用层，应用层根据结果触发相应操作。架构需具备可扩展性，通过模块化设计支持功能扩展，如新增攻击溯源功能时，只需添加对应的算法模块与应用接口。

结语

本研究探讨了人工智能技术在通信网络安全管理中的应用。相关理论为应用奠定基础，各应用场景和关键技术的阐述，展现了其提升安全管理效率的潜力。尽管在数据、算法等方面存在挑战，但优化策略为解决问题提供了思路。随着技术发展，需持续探索创新应用模式，推动人工智能与通信网络安全管理深度融合，为构建更可靠的通信网络安全体系提供有力支撑。

参考文献

[1]吴鲁安.智媒时代下人工智能技术在广播电视领域的应用[J].卫星电视与宽带多媒体,2024,21(22):7-9.

[2] 莫红霞. 人工智能技术在广播电视节目制作中的应用研究[J]. 电视技术,2025,49(06):63-65.