人工智能技术在网络空间安全防御中的应用

尹燕政 邓海刚 王正

摘要：在科学技术的不断发展下，人工智能技术应运而生，人工智能技术属于一种全新的高科技术，在网络空间安全防御中具有良好的发展前景。互联网的大范围应用增加了网络风险，为了保护用户的信息安全，人工智能的应用有效地解决了网络空间中存在的信息隐患问题，提高了网络信息安全，为用户提供了可靠的保障。

关键词：人工智能技术；网络空间安全防御；应用分析

引言

计算机网络技术的出现和应用改变了人们的娱乐方式、学习方式和工作方式，为人们的日常生活带来了极大的方便。但是，引发了一系列的网络安全问题，如计算机系统崩溃死机、网络数据丢失、网络病毒入侵等安全问题，破坏了网络系统的稳定性和安全性。为了解决这一问题，相关人员要借助人工智能技术，加强对网络安全防御系统的设计和开发，以实现对计算机系统运行过程的实时监控和管理，降低系统安全风险，只有这样，才能提高计算机系统的安全防御能力，为进一步提高网络信息数据的稳定性、可靠性和安全性提供重要的平台支持。因此，在人工智能技术的应用背景下，如何科学设计和开发网络安全防御系统是相关人员必须思考和解决的问题。

1人工智能技术

人工智能技术实际上是在人类思维活动上进行的延伸、模拟和扩展的一种新型科学技术。人工智能是计算机科学的一个重要分支，需要借助计算机系统来开展智能操作，人工智能包括多个功能，融合了多个学科的内容，具有较强的综合性，可以实现多个功能之间的相互协同和融合，是对人类大脑活动进行充分模仿的一种先进智能技术，研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能技术得到了广泛的应用，逐渐被投入到各个领域中，在防御网络空间安全方面起了重要的作用，在未来的发展中逐步成为人类智慧的“容器”。

2人工智能在网络安全中的重要性

计算机网络技术方面，人工智能的运用可以有效地提高和加强计算机网络技术方面的功能。比如安全管理、网络环境、信息查询以及系统开发等，人工智能的有效运用使得计算机网络技术更加精进，更加智能化，也更有保障地去为人们提供可信赖的网络环境。对人工智能在计算机网络安全管理方面进行相关的深度探究。在计算机网络安全管理中人工智能技术的运用是目前计算机网络技术方面面临的重要难题，邮件方式的识别、安全系统防火墙以及入侵系统这3个方面是网络安全管理的主要内容，但如果把人工智能技术运用到计算机网络安全的工作当中，人工智能技术可以用来监测和过滤计算机中的各种数据，并且还会结合电脑的自我防御系统来监测数据，确保数据没有真正的危险后便可进入到电脑的网络系统，运用人工智能技术的优势，尽可能地防止各种不良信息的侵入和干扰，提升计算机网络数据的安全性，提高运作速度。

3人工智能技术在网络安全领域的应用

3.1关联规则挖掘技术

关联规则挖掘技术，是人工智能技术领域内应用比较广泛的安全技术之一，能够根据不同的网络空间应用场景，构建更加全面和细化的安全防御机制，并实现更加动态化的操作安全审计功能。关联规则挖掘技术，能够对多源异构的计算机网络进行深度的数据挖掘，并对其中隐含的关联规则信息进行抽象和提取，确保用户在网络操作过程中的安全性和稳定性。从数据链路层和网络协议层的角度分析，应用关联规则挖掘技术，需要将人工智能化的分类挖掘算法与非监督分析方法紧密结合，并将关联规则矩阵中的关键信息进行定期抽取，在深度降维的基础上，对主成分结构信息进行深度挖掘和分析。通过运用关联规则挖掘技术，能够进一步感知和探究网络空间安全防御体系中存在的功能缺失问题，从而为用户提供更加可靠的辅助决策信息。但是在应用关联规则挖掘技术的同时，更需要谨慎选择关联规则的矩阵处理策略。

3.2智能防火墙技术

防火墙技术是防范网络攻击最常用的技术，其作用正如其名，是在已知的安全网络区域和存在危险的未知网络区域之间建立起一道墙壁，隔离外界风险，有效保障网络安全。智能防火墙技术能够快速有效地对访问数据库、已识别入侵数据库中的大量数据进行分析、学习，并以此更新自己针对不同类型数据包的排查规则，更好地应对潜在威胁。

3.3大数据分析技术

大数据分析技术，是人工智能技术领域与网络安全领域的重要融合技术形式，也是大数据时代应用非常广泛的信息技术之一。在应用大数据分析技术的过程中，可以对不同的多源异构网络进行深度分析，并将数据分析结果回传到服务器端和用户端，辅助用户进行决策。大数据分析技术需要将网络空间中的线性和非线性分析要素进行统一整合，并保障分类和类目之间存在比较显著的差异。在网络空间的安全防御体系中，大数据分析技术能够快速实现信息数据的在线分析功能，还能够确保用户个人隐私信息的安全性。若需要进一步探知计算机网络拓扑结构中存在的安全风险因素，则需要充分利用大数据分析技术实现更加深度的数据处理和分析功能。大数据分析技术的功能分支类型比较多，更加依赖于对本地计算机网络空间的多维度数据分析精度要求。

3.4基于人工智能的入侵检测技术

入侵检测是防火墙之后的第二道防线，其通过检测网络系统的某些关键数据并与系统正常运行时的数据进行对比，并以此分析出网络系统是否正常运行。基于人工智能的入侵检测技术具有一定的学习能力，能够自己更新安全状态数据库，其能够对实时采集的数据进行分析，并及时更新网络系统正常运行的数据模型，对首次出现或潜在的异常状态做出判断，迅速、准确地发现网络入侵行为并作出响应。

3.5安全态势感知技术

安全态势感知技术，是计算机网络空间中比较常用的人工智能技术类型之一。安全态势感知技术能够将AI专家知识库与配套的基础硬件设施进行精准对接，并对计算机网络架构中的数据链路层和网络层进行集中管控，确保网络操作环境的安全性和稳定性。在应用安全态势感知技术的过程中，网络安全管理人员需要对本地计算机网络和分布式存储网络进行集中管理，并对操作环境中存在的安全风险因素进行深度感知，将深度学习理论与人工智能技术的基本原理紧密结合，实现更加智能化的安全环境检测功能。通过安全态势感知技术，能够将网络空间的安全功能进行严格审计，并保障用户操作权限的有效限制，进一步提升网络空间的安全防御敏感度。在应用安全态势感知技术的过程中，需要将经典案例进行多次训练，并对硬件设施进行定期安全检查。

结束语

综上所述，在人工智能技术的应用背景下，网络安全防御系统在设计和应用方面取得了极大的突破和创新，该系统不仅功能强大，通用性强，具有良好的用户体验，还在计算机系统安全防御领域中取得了显著的应用效果，深受广大用户的青睐和喜爱。为了方便后期系统的维护和升级，需要相关软件开发人员再接再厉，用更加优雅的代码扩充更多适用的功能，从而为促进网络安全防御系统健康、可持续发展，提高其应用价值和应用前景提供有力的保障。

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