基于人工智能技術的網絡安全威脅檢測與防御研究

關鍵詞：網絡安全；人工智能技術；網絡威脅；網絡檢測

中圖分類號：TP393.08；TP18 文獻標識碼：A

0 引言

隨著網絡的飛速發展，人們生活的便捷程度得到了顯著提升，但是個人隱私與企業信息安全正面臨病毒、黑客攻擊等多重嚴峻挑戰，這些挑戰不容忽視[1]。為有效應對這些挑戰，需深入剖析計算機網絡威脅的多元類型及其產生機制，并且選擇適宜的檢測方法，這是研發高效防御技術的必要基礎。在此背景下，人工智能技術憑借其高準確性、強靈活性等顯著優勢，在網絡安全防御系統設計中發揮至關重要的作用[2]。因此，開展基于人工智能技術的網絡威脅檢測與防御關鍵技術分析研究工作，具有重要的現實意義和戰略價值。

1 網絡威脅檢測技術

1.1 異常威脅檢測技術

異常威脅檢測技術是一種異常檢測技術，其在流量建模識別領域中應用廣泛，主要用于識別和處理異常情況。異常威脅檢測技術的核心理念在于運用高精度方法，通過精確地識別和提取計算機網絡中的元數據及潛在威脅代碼，能夠實現對整體網絡流量進行全面、深入的異常檢測[3]。該技術主要應用于木馬通信威脅、隧道通信以及可疑加密文件傳輸等多種潛在威脅場景，以確保網絡環境的穩定性和安全性，從而能夠向用戶提供可靠的網絡服務保障。

1.2 沙箱檢測技術

在高級持續性威脅（advanced persistent threat，ATP）攻擊日益嚴峻以及零日漏洞（zero-day）攻擊方式廣泛應用的環境下，傳統的特征匹配方法暴露出一定的局限性，無法高效應對網絡威脅。因此，研究人員轉向研究非特征匹配技術，并且將其作為威脅檢測和識別的重要手段。其中，沙箱檢測技術已被證實為一種高效且實用的方案，其能夠精確識別和檢測zero-day 攻擊形式，以及計算機網絡運行中的異常狀態[4]。

1.3 攻擊溯源技術

經過對當前計算機網絡對象的細致分析，研究人員實現了在特定時間段內構建并追蹤可疑Web 中session（會話）信息的功能。在此過程中，服務器的首要任務是精確驗證客戶端請求中是否包含有效的session 標識。若驗證成功，即確認已為用戶成功創建并維護了一個有效的會話，服務器將基于該標識對會話進行精確的識別和持續的追蹤；若驗證失敗，即未能檢測到有效session 標識，這表明當前請求無法與已存在的會話相匹配，服務器將自動啟動會話建立流程，為用戶生成一個新的session，同時這也反映服務器因某種原因終止了用戶的所有已存會話。此外，為了嘗試恢復或主動重新建立會話，用戶可選擇在請求統一資源定位系統（uniformresource locator，URL） 后附加JSESSION 參數來執行此操作。

2 基于人工智能的網絡安全威脅檢測與防御系統設計

為確保系統功能的全面優化與高效實現，技術人員在設計系統整體架構時，根據圖1進行操作。系統主要由3 個核心層構成，即網絡應用層、網絡中間層和網絡基礎層，每一層均承載系統正常運行所需的關鍵功能，這對于優化系統整體性能具有重要意義。

2.1 網絡應用層

作為系統架構的核心層，網絡應用層直接與用戶進行交互，其核心功能是保障網絡環境中病毒入侵信息的流暢傳輸。在這一層中，應用軟件是用戶獲取設備信息資源的主要途徑，同時也成為網絡病毒可能滲透的潛在途徑。為切實減少網絡安全威脅，技術人員必須深入探索并充分利用網絡應用層的性能優勢，強化日志數據采集與整理的程序，以實現數據的精確無遺漏，確保其在分析與應用中的權威性和可靠性，從而為用戶提供更為安全、穩定的用戶注冊、用戶登錄和用戶訪問等服務。

2.2 網絡中間層

對于網絡安全防御體系而言，網絡中間層是對數據流入與數據流出進行核心管理的關鍵環節。通過精確、合理的網絡資源分配，確保網絡資源的安全訪問與可靠使用。同時，網絡中間層肩負著實時監控整個系統運行狀態的重要職責，以確保系統的可靠性、穩定性及安全性[5]。因此，網絡中間層的應用為網絡信息數據的安全傳輸、高效存儲和科學管理構建了堅實的根基。同時，它確保了網絡信息資源的分配遵循科學與合理的原則。從網絡安全的視角出發，網絡入侵事件將直接在網絡中間層中顯現，從而能夠準確地反映其潛在的威脅狀況。

2.3 網絡基礎層

網絡安全防御體系的核心在于網絡基礎層，其穩固構建了基于一系列高精度、高穩定性網絡的基礎硬件設施。這些設施采用先進的技術手段，成功實現了對硬件數據資源的全面虛擬化處理，從而顯著提升了數據處理效率和系統適應性。虛擬化技術的應用突出表現在系統具備對網絡中各關鍵節點實施實時、不間斷、精準監控的能力[6]。一旦網絡基礎層內的任何節點出現運行狀態異常的情況，系統將立即自動啟動異常檢測與響應機制，以保障網絡安全穩定地運行。此外，隨著網絡觀測節點的持續拓展，人工智能技術得以獲取廣泛、可靠的數據資源，這為其進一步的應用奠定了堅實的基礎，提供了更為有力的決策支撐。

3 系統功能設計

3.1 網絡數據采集

網絡數據采集功能旨在全面、實時、系統地采集并整合網絡中的軟硬件數據資源，以將其有效匯集。這些網絡數據資源將嚴格遵循既定流程，精確無誤地傳遞至大數據分析子系統，以確保海量的信息數據可以順利進行智能化分析和高效處理[7]。此外，在網絡數據采集的完整流程中，需重視數據過濾功能的設計和開發，以確保數據質量和處理效率的提升。通過運用深度過濾技術，實現對網絡信息數據迅速且智能化的采集。

3.2 數據分析與處理

由網絡信息數據采集流程可知，采集的數據以高精度、零誤差的標準，傳輸至大數據分析與處理功能模塊。該模塊集成了尖端的數據處理算法，致力于實現網絡信息數據的智能化、精細化分析。在此過程中，首先，該模塊會進行系統性的預處理，旨在提升數據質量，以滿足后續分析的要求；其次，基于學習特征，模塊將對預處理后的數據進行全面、詳盡的比對與深入分析，以精確識別潛在的網絡病毒感染或網絡攻擊風險[8]。一旦識別到相關風險，系統將立即觸發應急響應機制，確保網絡風險信息被準確、迅速地傳遞至安全防御功能模塊，以便及時、有效地采取防御措施，從而確保網絡環境的持續穩定與高度安全。

3.3 網絡安全防御

相較于傳統的防御技術，現代網絡安全防御體系在智能化上更具有優勢。在技術實現層面，其核心是依托木馬檢測與清除工具，以及病毒掃描與清除機制。在網絡系統面臨病毒威脅或攻擊時，系統會立即智能化地激活網絡安全防御流程，實時執行網絡病毒的掃描、識別與清除。此外，該系統有對網絡病毒傳播渠道的實時追蹤能力，能夠精確鎖定病毒源頭服務器，為徹底消除病毒威脅提供了堅實的技術基礎。通過對病毒源頭信息的深入分析和有效利用，該系統能夠全面、精確地收集網絡犯罪證據，并以安全、可靠的方式將相關證據移交至公安機關，從而協助公安機關更有效地展開案件偵查工作。

4 結論

綜上，人工智能技術在網絡安全威脅檢測與防御系統設計中至關重要，其可以分析威脅、阻擋網絡攻擊，保障數據安全。因此，通過設計網絡數據采集、數據分析與處理、網絡安全防御等功能，可以提高網絡防御效果。