基于大數據及人工智能的網絡安全防御系統設計

摘要：隨著信息技術的飛速發展，傳統的網絡安全防御手段已難以有效應對。該文提出了一種結合大數據分析與人工智能技術的網絡安全防御系統方案。該方案利用大數據分析技術實時處理網絡流量數據，并結合人工智能算法識別未知攻擊模式，有效阻止非法入侵，實現快速響應和防御。初步測試結果表明，該系統在檢測精度、響應速度和誤報率等方面均表現出良好的性能。

關鍵詞：人工智能；大數據；網絡安全；非法入侵；防御系統

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）05-0084-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

隨著網絡技術的飛速進步，人類生活正經歷著巨大的變革。這類技術的興起既為人們帶來了前所未有的便捷，也帶來了全新的機遇與挑戰。在當前的時代背景下，大數據技術已具備高效處理與深度分析龐大網絡數據的能力，進而為人們提供更為精確且實時的風險預警信息。借助這類信息，個體及組織能夠更有效地規避潛在風險，并據此作出更加理性的決策。鑒于技術的持續發展，傳統的安全防護措施已難以應對日益復雜的安全威脅。目前，通過利用大數據和人工智能技術，網絡安全系統實現了對網絡流量的實時監控，能夠迅速識別異常行為，并立即執行保護措施。這種先進的網絡安全解決方案顯著增強了防御能力，并減少了對人力資源的依賴，為構建更為安全的網絡環境提供了堅實基礎。

1 大數據與人工智能技術概述

1.1 大數據

大數據，指在數量、種類及速度上均展現出極端龐大特性的數據集合。這類數據不僅涵蓋了傳統的結構化數據類型，還廣泛包含了諸如文本、圖片、音頻及視頻等形式的非結構化數據。大數據的核心特征在于其“大”，即數據量的巨大規模[1]。然而，大數據的價值并非僅限于數據量的簡單累積，更重要的是其所賦予的全新分析與處理能力。通過對大數據進行深入探索與精細分析，能夠發現數據內部所蘊含的模式、趨勢和相關性，從而為科學決策提供堅實支撐。大數據的應用范圍廣泛，已深入金融、醫療、交通、零售等多個行業領域，成為現代社會不可或缺的關鍵組成部分。

1.2 人工智能技術

人工智能技術，即運用計算機系統模擬并達到人類智能水平的科技手段，其應用領域極為廣泛，包括但不限于機器學習、深度學習、自然語言處理以及計算機視覺等關鍵子領域。在這些子領域中，機器學習作為人工智能領域的一項核心技術，通過使計算機從海量數據中學習并總結規律，實現對未知數據的精準預測與科學分類。深度學習是機器學習領域的重要分支，旨在通過模擬人類大腦神經網絡的結構與功能，展現處理復雜非線性問題的卓越能力。自然語言處理技術讓計算機能夠理解并生成人類語言，在機器翻譯、情感分析、語音識別等多個領域得到了廣泛應用[2]。計算機視覺技術為計算機提供了識別與理解圖像及視頻的能力，在自動駕駛、安防監控、醫療影像分析等關鍵領域中發揮了至關重要的作用。人工智能技術正以迅猛的速度不斷發展，展現出強大的生命力和廣闊的發展前景，不僅極大地推動了科技的進步，更深刻地改變了人們的生活與工作方式。

2 基于大數據及人工智能技術的網絡防御系統需求分析

隨著大數據和智能科技的迅速發展，如何構建一個堅不可摧的網絡安全防護體系，對于保障數據安全具有極其重要的意義。此體系不僅依賴于高性能的硬件設備作為支撐，還需借助虛擬化技術的力量，以推動大數據與智能技術的有效融合與應用，并優化硬件資源的配置與共享效率，這對于提升系統整體效能及應對大數據處理的復雜挑戰具有至關重要的作用。在這一體系中，中間層發揮著舉足輕重的作用，負責實施全面且精細化的網絡安全管理策略，監控與調控數據的流動，確保系統內部資源得到科學合理的調配。該措施顯著提升了計算機網絡系統的安全性和可靠性，實現了對系統運行狀態的全面、實時監控，保障了整個網絡體系的穩定順暢運行[3]。因此，在構建網絡安全防御體系的過程中，中間件必須具備一系列核心功能，包括但不限于負載均衡、安全監測及資源分配等，以有力支撐大數據應用中心的高效穩定運行。此外，鑒于該體系的核心宗旨在于服務廣大用戶，因此，在進行應用層設計的過程中，必須充分認識到提供便捷、高效、穩定的服務功能的重要性。這些功能具體包括：用戶注冊流程、登錄認證機制、嚴密的訪問控制體系、細致的權限管理策略、直觀且易于操作的系統交互界面、高效的入侵檢測與防御機制、全面的系統備份方案以及確保數據可恢復性的可靠能力等，旨在全面提升用戶體驗，確保用戶操作的安全便捷性。

3 基于大數據及人工智能技術的網絡防御系統設計

3.1 總體設計思路

在當今數字化時代，計算機網絡安全防御系統的核心架構顯得尤為重要。這一架構在大數據和人工智能技術的支持下，被細分為三個關鍵層級，以確保網絡環境的安全與穩定。這三個層級分別是網絡基礎層、網絡中間層和網絡應用層，如圖1所示。

1） 網絡基礎層。負責數據傳輸、設備互聯和協議轉換等關鍵功能，是信息流通和上層應用的基礎。其技術細節須經過精心設計和嚴格測試，以應對復雜情況，保障網絡穩定性。利用大數據技術對網絡基礎層進行詳盡且周密的設計與構建，確保其具備高效且可靠的運行能力。該措施旨在保障應用層獲得安全穩定的數據傳輸，切實維護網絡空間的安全與穩定[4]。

2） 網絡中間層。在當前網絡空間安全領域，大數據與人工智能技術的運用已成為維護網絡安全、防范網絡攻擊的重要手段。通過機器學習構建智能網絡入侵檢測與防御系統，實現攻擊行為的自動識別和快速響應。分布式存儲和并行計算技術使網絡安全系統能夠實時高效處理大量網絡數據，包括流量數據、日志數據和用戶行為數據。大數據技術還對歷史數據進行深度分析，識別安全風險，并確保防御策略及時更新，以應對不斷演變的網絡攻擊和威脅。

3） 網絡應用層。大數據與人工智能技術在眾多關鍵安全領域得到了廣泛應用，如身份認證、訪問控制、惡意軟件檢測及防護等。這些技術為構建智能化、精準化的安全管理體系提供了有力支撐，提升了網絡安全性能，進一步增強了系統自動檢測與防御惡意軟件的能力，確保了計算機網絡的安全穩定運行。

3.2 網絡數據捕獲

該模塊功能強大，能夠高效便捷地與網絡設備進行連接，并實時對各網絡接口進行監控，從而實現數據包的捕獲與傳輸。在該系統中，通過使用Libpcap 工具來訪問數據鏈路層，完成數據包的捕獲任務。具體的捕獲流程如下：首先，全面掌握網絡接口、目標地址以及網絡掩碼等關鍵信息。隨后，在網絡接口上構建結構鏈表，確保能夠精確定位到對應的捕獲設備[5]。接著，啟動網絡設備并獲取捕獲句柄，同時對子網掩碼進行科學配置，以實現對設備運行時間的有效管理，確保網絡運行的高效性和安全性。數據包捕獲完成后，及時關閉指定數據包并釋放相關資源。此外，需要編譯并配置過濾規則，通過編輯過濾器，運用二進制編碼及變量字符串來達到此目的。最后，啟動網絡數據包捕獲流程，網卡開啟后立即進行捕獲操作，并確保網絡順暢運行；捕獲任務完成后，將數據包傳輸至用戶空間，并進行相應的處理。

3.3 網絡協議分析

本模塊承擔著對各類數據包頭部信息進行深入研究與細致分析的任務，其研究范圍廣泛，覆蓋了數據鏈路層、傳輸層以及網絡層等關鍵領域[6]。在處理過程中，本模塊嚴格遵循各協議層次的規范，致力于實現數據包頭部格式的標準化，以優化數據包頭部分析與處理流程。在具體操作過程中，本模塊遵循圖2 所示的協議架構，對數據鏈路層、傳輸層和網絡層的信息進行分析。

首先，本模塊將識別接收到的數據包所屬的連接類型，并據此制定相應的處理策略；同時，捕獲的數據包將被傳遞至鏈路層處理模塊。鏈路層處理模塊負責統一處理鏈路層信息，包括檢查、驗證和修改數據包，確保它們符合協議要求。處理后的數據包傳遞給網絡層處理模塊，該模塊執行路由選擇、分組轉發和數據包封裝/解封裝等任務，確保數據包正確傳輸。網絡層處理模塊利用統計分析確定最佳傳輸路徑，綜合考慮網絡拓撲、鏈路狀態和路由協議。鏈路層和網絡層處理模塊協作，通過精確分析選擇最佳路徑，實現高效可靠的網絡通信。

3.4 數據包預處理

該模塊的核心職責是執行各類數據包的解碼與重組任務。解碼技術旨在實時偵測并抵御網絡攻擊，以維護系統的安全穩定。數據包重組則按照技術規范進行，確保重組后的數據安全性。數據包預處理環節包含以下關鍵功能：

1） HTTP解碼預處理功能：負責將HTTP URL字符串轉換為ASCII字符串，以防御惡意攻擊，確保信息的安全和可靠性。

2） 端口掃描檢測預處理功能：在實施過程中，重點對多個IP地址的同一端口進行掃描，并在規定的時間限制內高效建立多個傳輸控制協議（TCP） 連接。

3） 數據包分片重組預處理功能：遵循最大傳輸單元的限制對IP包進行處理，通過重組IP包并利用TCP 相關軟件進行統一檢測，以全面了解入侵行為的整體流程。同時，及時發現存在安全漏洞的主機，防止其發生崩潰、癱瘓等嚴重后果[7]。

3.5 漏洞掃描與風險評估模塊

漏洞掃描與風險評估是定期針對網絡系統及軟件程序進行的檢測活動，深入網絡結構、系統硬件、數據庫及軟件內部，查找可能存在的安全漏洞。這些漏洞可能源于編程錯誤、配置不當或安全規則缺失。該模塊還評估潛在風險，如遭受攻擊的可能性、數據泄露風險和服務中斷威脅，并為管理層提供技術支持，幫助及時消除安全隱患。掃描和評估完成后，模塊生成詳細報告，幫助管理層全面了解網絡安全狀況，并采取措施保護數據安全和完整性。

3.6 入侵事件檢測模塊

在實際操作中，務必嚴格遵循預先設定的規則，將收集的數據與特定數據庫進行細致比對，并持續進行監控與處理。為確保入侵檢測系統的穩定運行，工作人員須充分利用系統內置的規則庫，對獲取的信息與錯誤規則進行深入對比分析，并自動觸發警報機制；若比對結果顯示無匹配項，則表明網絡數據包處于安全狀態。

3.7 人工智能應用設計

當前，人工智能技術持續進步，顯著提升了計算機網絡的安全防護能力。鑒于上網方式的多樣化以及網絡攻擊的日益狡猾，傳統的人工防守手段已難以滿足需求，不僅效率低下，且防護效果欠佳。而人工智能技術的引入，能夠迅速識別各類安全問題，并進行深入分析。該技術具備自我學習能力，可構建安全防護模型，有效清除病毒及木馬程序，抵御各類網絡攻擊。尤為重要的是，人工智能在清理病毒及木馬的過程中，能夠追溯其源頭，從根本上解決網絡安全隱患。在實際應用中，人工智能技術通過不斷學習優化，性能持續提升，為計算機網絡提供了最大程度的外部攻擊防護。

4 系統測試

4.1 功能測試

為評估系統能否有效識別并應對網絡攻擊，本文采用多樣化的攻擊軟件進行全面測試，并對系統的各項功能進行詳盡審查。旨在確保系統能夠精確識別各類網絡攻擊，并采取有效措施予以應對，同時及時且準確地向用戶發出風險預警。具體而言：

1） 針對系統對服務拒絕攻擊的反應進行測試，采用淚滴攻擊（TearDrop） 技術，該技術通過按時間順序發送一系列偽造的分片數據包，旨在引發系統崩潰、無響應或重啟。另外，采用Jolt攻擊技術，向系統發送大量分片數據包，試圖使服務拒絕攻擊失效。經過全面深入的測試，結果顯示系統表現均符合預期標準與要求，各功能模塊均表現出色。

2） 在Nmap攻擊方面，鑒于Nmap作為一款廣泛應用的檢測工具，該系統能夠識別用戶狀態及服務等信息，進而執行針對性的攻擊措施（注：此處描述可能涉及非法或不當行為，實際應用中應確保測試合法且符合道德規范） 。

4.2 系統響應時間測試

以50 Mbps的網絡通信速率作為基準測試標準，數據包尺寸設定為512字節，作為執行網絡攻擊模擬實驗的先決條件，并對網絡攻擊發生至系統觸發警報的時間間隔進行精確測量。針對誤警率的檢測，鑒于檢測過程中不可避免地存在一定誤差，須精確計算出錯誤發生次數及誤判次數，隨后計算這兩者的比率，即可得出系統實際誤報率。在此過程中，須制定追捕不良分子規則，并深入研究Snot攻擊（如為特定攻擊方式，須確保描述準確；若為虛構或示例，須明確說明） ，進行統計分析。同時，還須記錄系統報警的全部次數，以便準確評估系統是否存在頻繁誤報的情況。

在漏報率的檢測流程中，對網絡攻擊的數量及其漏報情形進行統計分析與計算。表1所示為檢測結果。根據表1所示數據統計結果，該系統在平均響應時間、誤報率以及漏報率等各項性能指標上，均已滿足既定標準與要求。

5 結束語

本文通過分析大數據與人工智能技術在網絡安全防御系統中的應用，詳細闡述了構建此類系統的需求、設計思路及實現方法。通過優化核心架構、功能模塊和算法模型，系統能夠更加準確地檢測和識別安全威脅，并采取相應措施進行防御。展望未來，將進一步探討如何充分利用人工智能技術的深度學習潛能，深度挖掘大數據中的威脅情報，實現對復雜可疑信息的實時監測與阻斷。此舉旨在提升網絡安全領域的認知與判斷能力，共同構建一個更為強大和可靠的網絡防御體系。

參考文獻：

[1] 宋午陽，張尼.基于大數據及人工智能技術的網絡安全防御系統設計策略[J].網絡安全技術與應用，2022（7）：56-57.

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[3] 王小杰.基于大數據及人工智能技術的網絡安全防御系統設計與實踐[J].信息技術時代，2023（16）：27-29.

[4] 孫瑜.基于大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統設計分析[J].網絡安全和信息化，2024（2）：143-145.

[5] 柴項羽.基于大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統設計[J].網絡安全技術與應用，2020（9）：52-53.

[6] 尹智.基于大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統構建研究[J].華東科技，2024（6）：92-94.

[7] 馬遙.基于大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統設計[J].信息與電腦（理論版），2020，32（4）：208-209.

【通聯編輯：代影】