生成式AI驅動的自適應網絡安全威脅防御系統研究

一、引言

數字化進程中，網絡安全威脅呈現多樣化、智能化與動態化特征。勒索軟件攻擊通過加密數據造成企業巨額損失。高級持續性威脅（AdvancedPersistentThreat，APT）利用零日漏洞長期潛伏網絡，分布式拒絕服務（DistributedDenialofService，DDoS）以海量流量攻擊導致服務癱瘓。傳統基于特征庫的防御手段，面對未知威脅時存在漏判率高的問題，且靜態策略難以應對攻擊手法的快速演變，亟須融合生成式AI技術構建具備自學習、自調整能力的防御系統。

二、需求分析

（一）功能需求分析

系統需實現對威脅情報的多源采集與深度分析，通過部署于邊界網關、服務器節點的傳感器，以每秒2000次頻率采集TCP/IP協議數據與安全日志。集成NLP技術解析非結構化日志，運用關聯分析算法構建攻擊鏈條，同時對接外部情報平臺獲取惡意IP庫與漏洞補丁信息，為防御決策提供全面數據支撐。

（二）性能需求分析

在高流量場景下，系統威脅檢測模塊需維持 99.2% 以上的已知威脅識別率，對未知威脅的異常行為檢測誤報率需控制在 0.8% 以下。防御策略生成延遲應低于500毫秒，策略自動執行成功率需達到 98.5% ，且單次防御操作對正常業務的帶寬占用影響不超過 3.2% ，以確保實時性與業務連續性。

三、系統設計

在數字化進程持續深化的現階段，網絡空間安全威脅呈現類型多元、手段智能、態勢動態的鮮明特點。傳統網絡安全防御體系在應對新型攻擊場景時，其防御邊界的局限性逐漸凸顯，尤其在對未知威脅的主動防御與動態響應層面存在明顯能力缺口。針對這一現實挑戰，構建基于生成式人工智能的自適應網絡安全威脅防御系統具有重要研究價值。該系統有機融合生成式人工智能、機器學習（MachineLearning，ML），以及大數據分析等前沿技術群，通過多層級技術協同實現對網絡威脅的智能化識別、精準化防護策略生成，以及防御機制的自適應演進。

（一）威脅情報收集與分析功能

威脅情報收集與分析作為防御系統根基，旨在全方位、高效率獲取網絡安全威脅資訊，并開展深度剖析，為后續的防御策略制定筑牢可靠根基。

系統于企業內部網絡核心節點、邊界網關出人口、云端服務器等關鍵部位，均部署傳感器與探針裝置。憑借網絡流量鏡像抓取、日志信息采集等技術手段，實現對網絡流量數據、系統運行日志、用戶操作行為數據的實時捕捉。具體而言，采集數據涵蓋TCP/IP協議底層交互數據、HTTP/HTTPS等應用層協議傳輸數據、操作系統運行狀態日志，以及防火墻、人侵檢測系統等安全設備產生的告警日志。數據采集頻次依據網絡環境靈活調控，在數據流量密集區域，傳感器每秒可執行數千次數據抓取任務，以確保獲取的數據既有時效性又具完整性。

系統將采集到的數據進行初步篩選過濾后，定向傳輸至威脅情報分析模塊。該模塊借助NLP技術，對非結構化日志信息進行解構重塑。以包含攻擊特征的日志文本為例，通過命名實體識別精準定位攻擊類型、攻擊源IP地址、目標端口號等關鍵要素，再運用語義分析技術解析文本深層含義，將無序文本轉化為結構化數據。針對結構化數據，系統采用關聯分析算法挖掘數據內在聯系，能將看似零散的攻擊行為串聯整合，清晰勾勒出完整的攻擊路徑。不僅如此，在分析過程中，系統還會與外部專業威脅情報平臺建立數據交互通道，實時同步全球范圍內的最新威脅情報，如新型惡意軟件樣本特征、黑客組織活動規律等信息，持續擴充自身威脅知識庫儲備。

圖1數據采集概覽

（二）智能威脅檢測功能

智能威脅檢測作為系統抵御網絡攻擊的核心屏障，依托生成式人工智能與機器學習算法，構建對已知及未知威脅的精準識別體系。

在已知威脅檢測層面，系統構建規模龐大的威脅特征數據庫，全面收錄已發現惡意軟件的特征碼、漏洞利用的典型模式、攻擊行為的特征簽名等信息。為提升數據調取效率與系統擴展能力，特征庫采用分布式存儲架構設計。當采集的網絡數據傳輸至檢測模塊時，系統會啟動模式匹配機制，運用AC自動機等多模式匹配算法，在海量數據中迅速檢索威脅特征。系統設置嚴謹的匹配判定標準，當數據與特征庫中威脅特征的契合度超過90% 時，即可判定存在已知威脅，并激活告警程序[2]。

針對未知威脅的檢測，系統引入生成式人工智能技術，以GAN為核心構建異常行為分析模型。在模型訓練階段，生成器與判別器協同運作：生成器不斷生成模擬的網絡行為數據，判別器則對模擬數據與真實網絡行為數據進行鑒別與區分。經過多輪迭代訓練，生成器生成的數據愈發逼近真實正常網絡行為，此時的模型已精準掌握正常網絡行為特征。當新的網絡數據輸入，系統計算該數據與異常行為模型的差異程度。如果差異值超出預先設定的閾值，如超過標準差的3倍，系統將該行為標記為異常，判斷可能存在尚未發現的網絡威脅，為后續的防御措施提供預警依據。

圖2實時威脅檢測界面

（三）自適應防御策略生成功能

自適應防御策略生成功能是系統達成動態防御目標的核心環節，其圍繞威脅檢測結果，即時制定契合實際場景的防御方案。

網絡威脅一經檢測，系統即刻啟動多維度評估流程。在威脅嚴重程度評估方面，采用量化評分體系，從攻擊破壞力、傳播速率、利用復雜度等多個維度進行綜合打分，滿分為10分。以勒索軟件攻擊為例，若其對數據加密徹底且傳播迅速，可能獲得8～10分的高分評定。影響范圍評估則聚焦受波及的系統數量、用戶群體規模，以及關鍵業務流程中斷情況，通過細致分析精準界定威脅擴散邊界?；谏鲜鲈u估結果，系統借助生成式AI的文本生成技術，輸出詳盡的防御策略文檔。文檔內容覆蓋廣泛，包含攻擊源網絡訪問阻斷規則的配置參數、受感染主機隔離操作指南，以及漏洞修復的具體技術方案。防御策略摒棄固定模板，針對不同威脅類型定制生成。面對DDoS攻擊，系統生成的策略強調調整防火墻流量過濾規則，引導異常流量至清洗中心處理；若遭遇漏洞利用攻擊，策略則著重指導運維人員下載并安裝適配補丁[3]。

系統生成的防御策略需經過策略優化模塊的深度處理。該模塊運用RL算法，構建貼近真實的網絡環境模擬場景。在模擬推演過程中，設置明確的獎懲機制：當成功抵御攻擊給予正向激勵，出現誤判或干擾正常業務運行則給予負向反饋。通過多次模擬運行與策略迭代調整，最終篩選出最優防御策略組合，確保其既能有效抵御威脅，又能將對正常業務運行的干擾控制在最低限度。

（四）防御策略自動執行功能

防御策略自動執行功能確保生成的防御策略能快速、準確地在網絡環境中實施，以實現對網絡威脅的及時響應。系統與網絡設備、安全設備和服務器管理系統建立標準化的接口，如簡單網絡管理協議（SimpleNetworkManagementProtocol，SNMP）接口、應用程序編程接口（Application Programming Interface，API）等[4]。通過這些接口，系統能直接向防火墻、人侵檢測系統（IntrusionDetection System，IDS）、入侵防御系統（IntrusionPreventionSystem，IPS）等設備下發配置指令[5]。例如，當檢測到惡意IP地址的攻擊行為時，系統通過SNMP接口向防火墻發送添加訪問控制列表（AccessControlList，ACL）規則的指令，禁正該IP地址訪問受保護的網絡資源。在執行防御策略的過程中，系統引入事務管理機制，以保障操作的完整性與準確性。針對多個網絡設備同步配置變更等復雜操作，系統將其整合為單個事務單元。在執行事務前，系統會對網絡設備的現有配置進行全面備份，作為出現問題時的“安全錨點”。在執行期間，系統全程監控操作進程。一旦某個步驟出現異常，系統會立即終止整個事務，并啟動回滾程序，將網絡設備恢復至初始配置狀態，防止因錯誤配置引發網絡運行故障。

四、系統測試

（一）搭建測試環境

測試環境搭建于含3臺物理服務器的私有云平臺，部署 Cent0S8.5 操作系統與Docker容器集群。傳感器節點分布在模擬企業內網、DMZ區及互聯網邊界，通過Wireshark生成包含10類已知攻擊、3類未知攻擊的測試流量。

采用Python編寫的壓力測試工具模擬5000次/秒的流量沖擊。參數來源參考NIST網絡安全測試數據集，以威脅檢測準確率、策略執行耗時為核心評價標準。

（二）測試結果分析

1.功能測試結果

本研究通過模擬典型攻擊場景驗證系統功能。在勒索軟件攻擊測試中，系統利用GAN模型分析文件的異常加密行為，結合特征庫匹配勒索軟件通信端口；DDoS攻擊測試則通過流量異常閾值觸發清洗策略。具體測試指標如表1所示。

表1典型網絡攻擊場景下系統功能測試結果

測試結果顯示，系統對各類威脅的檢測與阻斷效果顯著。對于零日漏洞攻擊，異常行為模型通過用戶登錄頻率與資源訪問模式的偏離度檢測，實現較高的阻斷成功率，但策略生成時間相對較長，需在后續優化中提升模型推理速度。

2.性能測試結果

性能測試聚焦于系統在高負載下的運行表現。通過分布式壓力測試工具模擬50000并發連接的DDoS攻擊，同時注人1000個變異惡意軟件樣本。測試指標如表2所示。

表2高負載壓力下系統性能測試數據對比

數據表明，系統在接近飽和負載下仍保持穩定運行，流量處理速率接近設計基準值，CPU利用率控制在合理范圍內。威脅檢測延遲雖有小幅上升，但未超過可接受閾值，驗證了系統在大規模網絡環境中的性能可靠性。

五、結束語

本研究構建的生成式AI驅動自適應防御系統，在測試環境中展現出對已知與未知威脅的有效防御能力。然而，系統在復雜網絡拓撲中的跨域協同防御效率有待提升，對新型攻擊手法的學習周期仍需縮短。未來，可將聚焦聯邦學習技術的集成，優化跨節點威脅情報共享機制同時引入知識圖譜，以完善攻擊鏈推理，推動系統在工業控制網絡、云計算環境等場景的落地應用，提升網絡安全防御的智能化與自適應水平。

作者單位：安焰北京市經濟和信息化局網絡安全管理中心

參考文獻

[1]耿亞濤.基于人工智能技術的網絡安全威脅檢測與防御研究[J].電子產品世界，2024，31（09）：57-59.

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[3]何穎.基于人工智能的網絡安全攻擊威脅防御系統[J].網絡安全和信息化，2024，（07）：49-51.

[4]姚馳.基于人工智能的網絡安全威脅檢測與防御策略研究[J].中國寬帶，2025，21（05）：52-54.

[5]余獻平.AI在網絡安全中的威脅檢測與防御機制研究[J].信息與電腦，2025，37（10）：55-57.

[6]薛林莉.基于強化學習的網絡安全威脅動態防御機制研究[J].網絡安全和信息化，2025，（04）：51-53.