【关键词】人工智能；网络安全；保护技术；机器学习；深度学习

引言

以防火墙、入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）等为代表的传统网络安全防御技术，主要依赖于既定的规则和模式，面对新型、复杂的网络攻击，逐步暴露出响应速度慢、虚警率高、对未知威胁难以探测等问题。人工智能具有强大的学习、分析和预测能力，能够从大量的信息中学习和分析出网络攻击的规律，预测可能存在的安全威胁，实现实时监测、快速响应和智能防护。将人工智能技术引入到网络安全防护中，既能有效地提高防护的有效性和准确性，又能增强其自适应能力和智能化程度。

一、网络安全现状与挑战

（一）网络安全威胁类型多样化

目前，网络安全威胁形式多样。勒索软件通过对用户数据进行加密、勒索等手段，给企业和个人造成巨额经济损失。例如，在2021年，勒索软件在世界范围内造成数百亿美元的损失。恶意软件是指能够非法获取用户信息，控制用户设备，破坏系统运行的病毒、蠕虫、木马等。网络钓鱼攻击通过伪装成合法网页或电邮的方式诱使使用者输入敏感资讯，进而窃取使用者的账号及密码。此外，网络中还存在分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，DDoS）攻击和数据泄露等威胁，严重影响网络的正常运行与数据安全[1]。

（二）攻击手段复杂化

网络攻击者一直在创新攻击方法，攻击手段变得越来越成熟，越来越隐蔽。高级持续威胁是一种长时间潜伏于目标网络内的有目的窃取敏感信息的攻击方式，其攻击周期长、隐蔽性强，传统安全防护技术难以检测到。“零日漏洞”攻击利用软件或系统中未被发现与修复的漏洞实施攻击，因缺乏相应的保护规则，传统防御手段难以有效抵御。与此同时，攻击者也会运用社会工程学原理，与网络技术相结合，进行更为精确的攻击，使网络安全保护更加困难。

（三）传统防护技术的局限性

传统的网络安全防护方法难以应对这种复杂的安全威胁。防火墙的作用是通过访问控制规则来阻止非法用户的入侵，但是对于隐藏在正常数据流中的攻击却是无能为力的。IDS是一种以已知的攻击特性为基础的入侵检测技术，对于未知的攻击常常无能为力。另外，传统的防御方法过分依赖于人为的介入，难以对快速变化的大规模网络攻击做出及时、高效的响应，影响网络的安全防护效果[2]。

二、人工智能在网络安全防护中的优势

（一）强大的数据分析与学习能力

人工智能拥有强大的数据分析和学习能力，能够有效地处理大量网络安全数据。传统的网络安全防护技术在面对以TB为单位的网络流量数据和系统日志数据时，往往力不从心，难以快速、准确地提取出有效信息。人工智能通过机器学习的方法，从数据中挖掘出规律。文中给出关联规则算法的一个实例，该算法通过对多维数据的分析（如用户的登录时间，互联网协议（Internet Protocol，IP）地址，操作行为等），建立一个规范的行为模型。当某个用户在非上班时间频繁地登录到一个陌生的IP地址时，该算法能够快速地发现异常，准确率超过90%。深度学习神经网络能够从数据中提取深层特征，例如在恶意代码检测中，分析其深层特征，发现伪装得很好的新型恶意代码，有效弥补传统特征库检测方法的不足[3]。

（二）实时监测与快速响应

针对网络攻击具有突发性、时变性等特性，人工智能技术可对其进行实时监测，并对其进行快速反应，从而大幅提升网络安全防护的时效性。在大规模的网络攻击下，传统的IDS在处理复杂的规则匹配时，常常要花费数分钟甚至更久，而在此过程中，用户的损失将会非常惨重。在此基础上，提出一种基于实时流的网络流量分析方法。针对DDoS攻击，人工智能防护系统能够在1秒之内发现攻击特性，自动启动流清洗策略，将恶意业务流导向净化中心，并根据防火墙规则的变化实现对攻击者的拦截，比传统防护方案将反应时间提升90%以上，最大限度地减少网络攻击带来的业务中断和数据损失。