基于網(wǎng)絡(luò)安全維護的計算機網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)分析

摘要：面對日益復(fù)雜的計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和不斷升級的安全威脅，從網(wǎng)絡(luò)安全維護的角度出發(fā)，探討了計算機網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的演進趨勢，并深入研究了身份認證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、網(wǎng)絡(luò)防火墻、入侵檢測和惡意軟件防護等核心技術(shù)。結(jié)合人工智能與大數(shù)據(jù)分析，提出了一種智能化的網(wǎng)絡(luò)安全防護策略，增強安全防御能力和威脅檢測的精確性。研究結(jié)果表明，多層次安全防御技術(shù)與智能分析方法的結(jié)合，可有效提升網(wǎng)絡(luò)安全水平，降低潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊風險，為計算機網(wǎng)絡(luò)安全體系提供更穩(wěn)固的技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：計算機網(wǎng)絡(luò)安全；網(wǎng)絡(luò)安全維護；加密技術(shù)；人工智能

一、前言

當前，信息技術(shù)的高速發(fā)展使得計算機網(wǎng)絡(luò)成為社會運行的重要基礎(chǔ)設(shè)施，并廣泛滲透至政府、金融、醫(yī)療、通信等關(guān)鍵行業(yè)。然而，網(wǎng)絡(luò)空間的開放性和復(fù)雜性帶來了前所未有的安全挑戰(zhàn)，網(wǎng)絡(luò)攻擊手段不斷演變，對數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定性構(gòu)成嚴重威脅。近年來，勒索軟件、分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊以及高級持續(xù)性威脅（APT）等網(wǎng)絡(luò)攻擊事件頻繁發(fā)生，用戶隱私和信息安全面臨嚴峻考驗。云計算、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用進一步擴展了網(wǎng)絡(luò)安全防護的邊界，使傳統(tǒng)的靜態(tài)防御體系難以應(yīng)對日趨復(fù)雜的攻擊模式。因此，如何構(gòu)建高效且智能化的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系，提升網(wǎng)絡(luò)安全防御能力，已成為當前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的核心研究方向。

二、網(wǎng)絡(luò)安全維護的基本理論與技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)安全維護依托多層次、多維度的安全防護體系，涵蓋網(wǎng)絡(luò)安全模型、加密算法、身份驗證機制、訪問權(quán)限管理等基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)安全模型如CIA三要素（機密性、完整性和可用性）以及零信任架構(gòu)，為安全策略的制定提供了理論依據(jù)[1]。在技術(shù)層面，密碼學(xué)技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)安全的核心支柱，包括對稱加密、非對稱加密、哈希算法和數(shù)字簽名等，它們在數(shù)據(jù)保護、身份驗證和完整性校驗方面發(fā)揮著重要作用。此外，身份驗證技術(shù)通過多因素認證（MFA）、生物識別、基于行為分析的動態(tài)身份校驗等方式，增強用戶身份的安全性，而訪問控制機制利用強制訪問控制（MAC）、自主訪問控制（DAC）及基于角色的訪問控制（RBAC）等策略，實現(xiàn)資源訪問權(quán)限的精細化管理。入侵檢測與防御系統(tǒng)（IDS/IPS）、防火墻、惡意軟件分析、日志審計等安全機制相互配合，形成縱深防御體系。近年來，隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，基于機器學(xué)習的異常行為檢測、威脅情報分析、自動化安全響應(yīng)等技術(shù)逐步應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全維護，構(gòu)建更加智能化、實時化的安全防御體系。

三、計算機網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)分析

（一）身份認證與訪問控制技術(shù)

身份認證與訪問控制技術(shù)是計算機網(wǎng)絡(luò)安全的核心環(huán)節(jié)，旨在確保合法用戶可以訪問系統(tǒng)資源，而未經(jīng)授權(quán)的用戶無法進行非法操作。身份認證廣泛應(yīng)用密碼學(xué)技術(shù)、多因素認證（MFA）及生物識別技術(shù)，提升用戶身份驗證的安全級別。在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，基于角色的訪問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC）已成為主流，通過對用戶身份、角色權(quán)限及環(huán)境屬性的綜合分析，實現(xiàn)動態(tài)權(quán)限管理，從而降低潛在的安全風險。近年來，隨著零信任安全架構(gòu)的興起，身份認證逐步向持續(xù)認證模式演進，即通過設(shè)備可信度分析、用戶行為監(jiān)測及人工智能技術(shù)，構(gòu)建動態(tài)身份驗證與訪問控制機制，適應(yīng)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境，并有效防御內(nèi)部威脅和外部攻擊[2]。表1展示了某企業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在采用不同身份認證與訪問控制技術(shù)前后的安全事件統(tǒng)計情況。

由表格數(shù)據(jù)可見，采用多因素認證、生物識別認證及基于屬性的訪問控制技術(shù)后，未授權(quán)訪問和賬戶劫持事件顯著減少，訪問異常檢測能力大幅提升。

（二）加密技術(shù)與數(shù)據(jù)安全技術(shù)

加密技術(shù)是計算機網(wǎng)絡(luò)安全的核心防護手段之一，主要用于確保數(shù)據(jù)的機密性、完整性以及抗抵賴性。常見的加密技術(shù)涵蓋對稱加密、非對稱加密、哈希函數(shù)及混合加密策略。對稱加密算法（如AES、DES）因其高效的加解密速度，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸場景，但其密鑰分發(fā)與管理較為復(fù)雜。而非對稱加密（如RSA、ECC）雖然計算復(fù)雜度較高，但提供了更強的安全性，通常用于密鑰分發(fā)、數(shù)字簽名及身份驗證。哈希算法（如SHA-256、MD5）主要用于數(shù)據(jù)完整性校驗，確保信息在傳輸過程中未被篡改。在現(xiàn)代安全通信協(xié)議（如SSL/TLS）中，通常采用混合加密策略，即借助非對稱加密進行安全的密鑰交換，隨后利用對稱加密對數(shù)據(jù)進行加密處理，在提升安全性的同時優(yōu)化計算效率。

在加密技術(shù)中，公鑰加密系統(tǒng)通常基于大整數(shù)因子分解問題或離散對數(shù)問題，其安全性依賴于數(shù)學(xué)計算的復(fù)雜度。在RSA加密算法中，公鑰（e，n）和私鑰（d，n）由兩個大素數(shù)p，q生成，其中n=p×q，公鑰指數(shù)e選擇滿足1lt;elt;φ（n）且與φ（n）互質(zhì)，其中φ（n）=（p-1）（q-1） 。私鑰指數(shù)由以下模反演計算：

d=e^-1modφ（n） （1）

加密過程使用公鑰（e，n）進行指數(shù)運算：

C=M^e mod n （2）

解密過程使用私鑰（d，n）進行解密運算：

M=C^d mod n （3）

其中，M是原始消息，C是加密后的密文。由于大整數(shù)因子分解問題在計算上極其困難，RSA提供了較高的安全性，廣泛應(yīng)用于數(shù)字簽名、身份認證和安全通信領(lǐng)域。隨著量子計算的發(fā)展，傳統(tǒng)公鑰加密算法的安全性面臨挑戰(zhàn)，因此，后量子密碼學(xué)（如基于格理論、哈希函數(shù)和編碼理論的加密方案）成為未來研究的重要方向。

（三）網(wǎng)絡(luò)防火墻與入侵檢測系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)防火墻與入侵檢測系統(tǒng)（IDS）是計算機網(wǎng)絡(luò)安全體系的重要防護組件，主要用于實時監(jiān)測、分析和攔截各種網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。防火墻通過訪問控制列表（ACL）、狀態(tài)檢測機制以及深度包檢測（DPI）等技術(shù)手段，防止未經(jīng)授權(quán)的網(wǎng)絡(luò)流量進入受保護系統(tǒng)，而入侵檢測系統(tǒng)負責識別異常活動并檢測潛在的安全威脅[3]。傳統(tǒng)防火墻依賴靜態(tài)規(guī)則過濾方式，能夠有效阻止已知威脅，但在面對高級持續(xù)性威脅（APT）或零日漏洞攻擊時，防御能力相對有限。因此，下一代防火墻（NGFW）結(jié)合應(yīng)用層深度檢測、沙盒分析以及威脅情報，極大提升了攻擊識別的精準度。人工智能驅(qū)動的防火墻進一步增強了安全策略的自適應(yīng)調(diào)整能力，使其能夠動態(tài)響應(yīng)復(fù)雜的攻擊行為。

從數(shù)據(jù)表2分析可見，不同類型的防火墻與IDS在檢測精確度、誤報率和響應(yīng)速度方面差異明顯。傳統(tǒng)防火墻的檢測準確度僅為85.3%，而人工智能增強型防火墻的檢測率可達97.2%，相較傳統(tǒng)方法更具優(yōu)勢。此外，相較于依賴已知威脅庫進行匹配的簽名型IDS，基于行為分析的IDS更適用于零日漏洞檢測，因為其利用機器學(xué)習技術(shù)能夠識別新型攻擊模式。下一代防火墻在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全防護方面表現(xiàn)優(yōu)越，集成入侵檢測與防火墻功能，為整體網(wǎng)絡(luò)安全提供更強的防御能力。因此，在實際部署過程中，應(yīng)根據(jù)不同的安全需求選擇合適的防護策略，最大程度降低網(wǎng)絡(luò)安全風險并增強系統(tǒng)的整體安全性。

（四）惡意軟件防護與安全監(jiān)測技術(shù)

惡意軟件防護技術(shù)的核心任務(wù)是識別、分析并阻止各類惡意程序的侵害，包括計算機病毒、蠕蟲、木馬、勒索軟件及高級持續(xù)性威脅（APT）攻擊。傳統(tǒng)的惡意軟件檢測方法主要依賴特征碼匹配，通過比對已知惡意代碼數(shù)據(jù)庫識別潛在威脅。然而，這種方法在面對不斷演變的變種病毒和零日攻擊時存在明顯的局限性，難以適應(yīng)動態(tài)變化的攻擊方式。因此，近年來，基于行為分析和沙箱環(huán)境檢測的動態(tài)防護技術(shù)逐漸成為主流。該技術(shù)通過實時監(jiān)測程序的運行行為，如文件讀寫、注冊表修改、網(wǎng)絡(luò)連接和進程調(diào)用等，判斷是否存在惡意操作。此外，結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)分析的智能檢測系統(tǒng)，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）或支持向量機（SVM）等算法對可疑行為進行分類，大幅提高檢測的準確度和即時性。安全監(jiān)測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于終端安全防護、網(wǎng)絡(luò)流量分析、日志審查和入侵預(yù)警等方面，通過對多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，可精準發(fā)現(xiàn)潛在的安全風險并快速響應(yīng)，有效提升整體網(wǎng)絡(luò)安全防御能力。

（五）人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，它們在計算機網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用日趨廣泛，尤其在威脅檢測、異常行為識別、自動響應(yīng)以及安全態(tài)勢感知方面展現(xiàn)出巨大潛力。基于機器學(xué)習的異常檢測系統(tǒng)能夠自動分析網(wǎng)絡(luò)流量、用戶操作行為和系統(tǒng)日志，發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。采用支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）等分類算法，可以構(gòu)建高效的惡意流量檢測機制，精準識別異常活動[4]。此外，深度學(xué)習（DL）方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），在高級持續(xù)性威脅（APT）檢測、惡意軟件識別和入侵檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出優(yōu)異的表現(xiàn)。大數(shù)據(jù)分析結(jié)合威脅情報技術(shù)，使得安全系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理海量安全日志和網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，大幅提升威脅檢測的效率和響應(yīng)速度。

在安全態(tài)勢感知領(lǐng)域，可以使用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的威脅預(yù)測模型，假設(shè)系統(tǒng)存在多個威脅狀態(tài)S，每個狀態(tài)的概率分布可由以下貝葉斯公式計算：

P（D|S）=P（D|S）P（S）/P（D）（4）

其中，P（S）為先驗概率，表示某一威脅狀態(tài)的發(fā)生概率；P（D|S）為條件概率，表示在特定威脅狀態(tài)下觀察到數(shù)據(jù)D的概率；P（D）為邊際概率，可通過所有可能狀態(tài)的加權(quán)求和計算得到。通過該模型，可以結(jié)合歷史攻擊數(shù)據(jù)和實時網(wǎng)絡(luò)行為，動態(tài)調(diào)整安全防護策略，提高網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知能力。隨著深度學(xué)習和聯(lián)邦學(xué)習技術(shù)的發(fā)展，基于分布式協(xié)作和隱私保護的智能安全防御系統(tǒng)將成為未來網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的重要方向。

四、網(wǎng)絡(luò)安全維護的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢

（一）現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的局限性

傳統(tǒng)的防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和反病毒軟件主要依賴特征匹配技術(shù)，在應(yīng)對高級持續(xù)性威脅（APT）、零日漏洞攻擊以及多階段攻擊時存在防御不足的情況。此外，大規(guī)模分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊往往借助僵尸網(wǎng)絡(luò)隱藏流量來源，使得現(xiàn)有檢測方法難以精準識別異常模式，導(dǎo)致誤報率較高，且檢測準確度受限。目前的安全防護體系多采用被動防御策略，一旦攻擊成功，企業(yè)或機構(gòu)可能面臨嚴重的數(shù)據(jù)泄漏風險和高昂的修復(fù)成本。此外，網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)仍然存在安全技術(shù)碎片化的問題，不同供應(yīng)商的產(chǎn)品缺乏互操作性，造成安全信息孤立，阻礙了威脅情報的有效共享和聯(lián)動響應(yīng)。

（二）云計算與物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)

隨著云計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全邊界逐漸模糊，攻擊面隨之擴大，使得安全防護的復(fù)雜性大幅提升。在云計算環(huán)境下，多租戶架構(gòu)和虛擬化技術(shù)雖然提高了資源利用率，但也引發(fā)了虛擬機逃逸、惡意租戶攻擊、跨租戶數(shù)據(jù)泄露等新的安全隱患。此外，由于云端存儲的大量敏感信息成為黑客攻擊的目標，如何在保證數(shù)據(jù)安全的同時維持高效的加密存儲與訪問控制，成為一大技術(shù)挑戰(zhàn)。另一方面，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備由于計算資源有限、安全設(shè)計薄弱，往往缺乏必要的訪問控制和定期更新機制，使得僵尸網(wǎng)絡(luò)（如Mirai）等惡意程序可以輕易利用漏洞進行大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)攻擊[5]。由于IoT設(shè)備的種類繁多且分布廣泛，傳統(tǒng)的安全監(jiān)測方法難以覆蓋整個物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，使得攻擊溯源和安全事件響應(yīng)更加困難。

（三）零信任安全模型的發(fā)展與應(yīng)用

零信任安全模型（Zero Trust Security）突破了傳統(tǒng)邊界防護的安全策略，強調(diào)“默認不信任，持續(xù)驗證”的原則，以最小權(quán)限訪問控制（Least Privilege Access Control）和微隔離（Micro-Segmentation）為核心，確保只有經(jīng)過嚴格驗證的主體才能訪問網(wǎng)絡(luò)資源。傳統(tǒng)的安全架構(gòu)依賴防火墻、VPN等外圍防護措施，而零信任模式依靠動態(tài)身份認證、用戶行為分析、多因素認證（MFA）等技術(shù)，實現(xiàn)精細化的訪問權(quán)限管理，無論請求來源于企業(yè)內(nèi)部還是外部。零信任架構(gòu)已被廣泛應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)保護、遠程辦公安全及云端安全管理，通過基于身份和設(shè)備可信度的訪問策略，能夠有效防止憑證泄露引發(fā)的橫向移動攻擊。該模型結(jié)合用戶行為監(jiān)測與風險評估機制，可實時檢測并阻止異常訪問。

五、結(jié)語

本研究圍繞計算機網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)展開深入探討，明確了網(wǎng)絡(luò)安全維護的核心原則，并分析了身份認證、加密技術(shù)、防火墻與入侵檢測、惡意軟件防護以及人工智能在安全防御中的應(yīng)用。研究結(jié)果表明，盡管當前網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進步，但在應(yīng)對高級持續(xù)性威脅（APT）、零日攻擊以及云計算和物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的新型安全挑戰(zhàn)方面仍然存在不足。未來的研究方向可以進一步探索量子加密、聯(lián)邦學(xué)習等前沿技術(shù)的應(yīng)用，進一步提升整體網(wǎng)絡(luò)安全水平，并增強網(wǎng)絡(luò)防御的智能化和自動化能力。

參考文獻

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作者單位：余姚市教育服務(wù)管理中心（市電化教育中心）

責任編輯：張津平 尚丹