人工智能在图书馆计算机网络安全中的借鉴探讨

侯文巧，管 黎

（1.徐州市铜山区图书馆，江苏 徐州 221116；2.徐州市图书馆，江苏 徐州 221000）

人工智能技术有着强大的监控优势、识别优势和阻断优势，在图书馆的网络安全管理方面，可以被充分地发挥其优势作用。利用人工智能的数据挖掘技术、神经网络技术、专家系统技术，为图书馆计算机网络构建出强有力的防入侵体系统，有效地解决和应对现阶段的网络安全问题。

1 人工智能技术优势

1.1 人工智能技术的监控优势

图书馆的网路系统当中，会接收和传输大量的图书馆应用数据，这是由图书馆的公共服务特性所决定的。图书馆对公接口当中不可避免地，会形成开发性的网络环境。传统的防火墙安全措施中，对于内部网络环境的防御效果较好，但在开放性的公共网络环境中，在应对不同来源的病毒等侵入时，就会调动全部的防御程序，这样会造成图书馆计算机系统的运行速度降低[1]。人工智能模式下的网络安全防火墙，可以对开放性环境中的病毒等进行智能判断，并调取相对应的防御程序，这样可以避免占用图书馆计算机的空间，并可以起到良好的监控效果。人工智能防火墙，可以在数据访问过程中，判断是否有欺骗性和伪装性的IP连接，利用人工智能技术过滤这种入侵性访问，并给图书馆计算机网络管理人员提出预警，增强监控效果。

1.2 人工智能技术的识别优势

图书馆计算机网络当中，存在恶意性的攻击指令时，需要能够进行有效识别。人工智能技术方式下，对于常见的恶意攻击，可以采用智能性的网络安全抵御模式，对难以被传统防火墙所识别的一些新型攻击，如DDoS攻击等，能够在智能识别中发现其攻击性，并激发防火墙进行有效抵御，使恶意攻击不会对图书馆计算机系统产生威胁。人工智能识别技术，主要是应用于计算机程序，对网络环境当中的数据交互行为进行判断。人工智能技术与传统计算机技术相比，具有良好的记忆和学习能力，对于有威胁的网络病毒和攻击，能够将其特征存储于数据库当中。在计算机网络再次遇到相同行为时，无需进行人工识别操作，计算机智能系统会调取数据库当中的数据特征，并形成智能化的分析和总结。对计算机网络病毒进行有效的识别。由于计算机网络病毒和攻击也会进行“伪装”，在原有的特征基础上进行重新构建，智能技术对这种变异具有强大的识别优势。智能系统可以对已经存储于数据库当中的所有病毒和攻击行为进行数据分析，在智能模式下进行重新组合排列，形成不同的识别病毒和攻击的方案。通过智能识别技术，不仅可以对公开的病毒威胁和异常攻击具有良好的防范能力，同时也可以对具有隐藏性质的病毒和攻击进行深度的识别判断，从而为图书馆系统构建起强大稳定的计算机网络安全防护层，提升智能技术在图书馆系统中的安全应用水平。

1.3 人工智能技术的阻断优势

计算机网络中，病毒等会以数据流量的方式不断对图书馆系统产生破坏，阻断这些病毒流量，可以更好地净化图书馆系统。病毒数据的传播，往往具有一定的潜藏性，当病毒数据进入计算机系统后，会对病毒程序的设定的目标进行攻击。人工智能技术利用智能NAMP等扫描，可以阻断病毒数据进入图书馆系统文件，使病毒不再对计算机网络造成影响，如资料篡改等。计算机网络病毒和攻击，都对图书馆系统的正常运行产生极大的不利影响。在人工智能技术的应用中，需要重视阻断技术优势的发挥。计算机阻断技术，是针对于图书馆系统应用环境而言，图书馆系统作为一种公共服务系统，必然需要同外界网络环境进行各种指令数据的交互。当外部网络与图书馆系统网络关联时，图书馆网络系统就会处于一种风险敞口之下，借助人工智能技术，可以高效地进行网络数据的判断，并在判断基础上对有风险的数据进行阻断。智能技术可以对请求进入到图书馆计算机系统的各种网络请求进行扫描，并根据人工智能的记忆能力，对数据访问序列进行分类。对于经过人工智能判断为安全的数据可以通过，对于那些没有在图书馆系统数据库或者人工智能安全数据库中记录的数据，则会暂缓通过。被暂缓通过的外部访问数据会被统一安置于一个固定的计算机系统分区中。这个分区可以看做是一个隔离空间，一旦计算机网络数据进入到整个空间，就会与图书馆系统的网络环境形成隔断，从而避免了有病毒或者攻击风险的数据混杂于正常数据之间。

2 人工智能在图书馆计算机网络安全中的应用

2.1 利用人工智能的数据挖掘技术

数据挖掘是在图书馆系统运行中，通过深入的认知和探索数据特性，以便可以提取出计算机网络安全的影响因素。图书馆在服务于社会的同时，也必然产生大量的计算机数据流量，这些数据流量，根据网络安全性能进行分析，可以划分为安全数据和异常数据[2]。利用人工智能的数据挖掘技术，可以分析出数据之间的相似点和差异点，在保护图书馆计算机网络安全时，利用对数据的挖掘分析来构建网络攻击的抵御。数据挖掘要立足于病毒以及黑客的入侵检测要求。数据挖掘技术中，人工智能要从数据关联、数据序列等角度，提取出病毒以及黑客攻击的特征，并以这些特征为基础，优化图书馆计算机网络的防御体系。

2.2 利用人工智能的神经网络技术

人工智能技术最大的特点，就是利用计算机程序模拟出人类的神经网络。人类神经网络具有动态改变性，可以根据所面对环境的不同，自主规划出最佳的应对方案。将神经网络技术应用于图书馆系统，可以加强抵御病毒入侵的灵活性和智慧性。神经网络技术具有学习性，可以在应对病毒入侵后，将病毒特点写入程序，后续再遇到类似的网络攻击时，无需图书馆工作人员的操作，可以自主启动防御程序，对可疑的数据来源进行过滤。神经网络技术可以自行更新和完善，这大大减轻了图书馆计算机网络安全管理人员的压力，通过学习行为去判断数据是否正常。但图书馆网络安全管理人员，需要对神经网络进行不断的训练，以提高学习效果。

2.3 利用人工智能的专家系统技术

图书馆的系统运行中，需要面对病毒解析的各种需求，解决网络安全问题。利用人工智能的专家系统技术，可以将病毒入侵疑问进行分析和总结，通过数据编码方式，构成正确可靠的解答。专家系统是人工智能技术的重要应用，在人工智能模拟的专家解析过程中，通过将病毒形成的数据流量，按照次序和特征等进行分类，并结合专家系统数据库中存储的病毒记录，找到与病毒数据库相匹配的入侵病毒，完成计算机网络安全任务。专家系统是人工智能技术与人类经验的一种结合模式，专家系统当中收录了大量的计算机病毒和攻击的处理经验，这些人类的工作经验转化为能够被图书馆计算机系统所识别的数据程序，存储于数据库当中。人工智能的专家系统，可以读出这些经验数据并进行记忆，同时也可以发挥人工智能的逻辑思考和组织能力，对这些防御计算机网络安全问题的经验进行再次的学习和优化。人工智能技术可以在原有经验基础上，进行深度的智能挖掘，能够在面对计算机网络环境的病毒和攻击行为时，智能地进行解决方案的匹配。专家系统也可以在人工智能技术的辅助下，形成智能方案的提取和应用。计算机网络环境是较为复杂的，图书馆系统所面对的网络环境处于实时变化的情况当中，很多的病毒和攻击行为不是固定不变的，也不是单一的，人工智能技术可以依据实际的网络情况，将专家系统数据库中的经验程序进行智能分解和自由组合，以此来形成新的经验体系，可以提高人工智能的专家系统水平，更好地展开计算机安全防护。

3 结束语

图书馆在服务于社会的过程中，积极利用了计算机网络作为图书管理的新模式。计算机网络的使用提高了图书馆的服务和管理能力，但随之而来的就是计算机网络安全问题。在现有计算机技术基础上出现的人工智能技术，可以有效地解决日益严重的网络病毒和攻击等威胁，为图书馆的计算机网络应用营造健康的环境。