安全风险时代计算机人工智能与防护策略探讨

贾立伟，石晓明，李 琨

（河南医学高等专科学校 河南 郑州 451191）

1 引言

人工智能是一门集计算机、语言、控制理论、神经生物等多学科于一体的综合性学科，当前已经发展成为了一个独立学科，属于计算机科学技术研究、设计和应用在智能化方面的发展分支。目前来看，网络技术的应用与发展不仅推动着人工智能技术的持续创新，同时对于人们的生活、工作以及娱乐也会呈现出直接影响。目前来看，基于安全风险时代，人工智能的应用显得非常重要，合理应用人工智能是提高信息安全的重点。因此，探讨计算机人工智能和防护策略具有显著实用价值。

2 安全风险时代下计算机安全管理现状

在安全风险时代环境之下，网络管理属于一个基于规则、监视、分析、扩张以及控制为主的网络服务效益保护性控制工作模式，其本质上属于网络系统是否可靠、是否可用的基础性保障。从用户的角度来看，网络管理系统本身主要是在具体的网络监视以及控制基础功能的情况下，基于网络监视功能实现对网络状态的检测，并基于网络控制功能通过相关措施可以实现对网络运行状况的干预以及优化[1]。在网络运行和应用过程中，网络状态的监测期间必然会涉及到大量的网络数据，此时数据本身是否完善、是否连续以及是否规则都显得非常重要。因为在人工智能环境之下，神经元系统网络并不需要事先进行输入和输出数据的逻辑与数字关系，这一些知识可以从实际的案例当中便可以获得。对此，神经元网络需要更好地适应难以定义或杂乱无章的数据输入需求。因为网络控制的根本目标在于合理的应用途径以及业务量控制网络异常所导致的性能下降，借助相关的经验以程序化的计算方式以及实时性计算功能的专家系统进行控制。对此，在人工智能的应用中需要基于设计规则化的人工智能专家系统实现网络管理工作，并设计专用的神经网络实现网络功能的管理。除此之外，还需要基于网络技术的持续发展，无故障运行方式的依赖性要求较高，此时对于网络安全管理技术的要求也会随之提升[2]。对于社会各个行业而言，网络本身具备比较突出的实用性功能，这就要求相关网络管理人员必须保持前瞻性，在满足实效性的基础上保持持续发展。整体而言，网络管理的优质性很大程度上取决于高效率、实时化、动态化以及瞬态化等基础原则，这就要求在发展过程中必须维持灵活性，保障网络的稳定、可靠以及高效率。目前来看，人工智能属于最为合理且有支撑性价值的工具。

3 安全风险时代计算机人工智能下的防护策略

基于安全风险时代发展特征，目前网络安全管理中最为核心且关键的技术便是防火墙技术，防火墙技术属于目前计算机系统中应用于入侵检测的系统，人工智能技术的应用也应当坚持这一基础需求，从网络入侵的安全管理问题为主，做好人工智能技术的应用[3]。网络入侵主要是指任何可能会导致资源完整性、保密性以及可用性的活动行为，入侵检测主要是对上述的活动行为现象以实时性、及时性原则进行检测，保障资源的综合使用价值。在入侵检测方面的步骤主要在于4个方面，分别为数据采集、数据减少、行为的分类、报告和反馈。其中数据的采集主要是在入侵检测开始时，针对原始数据进行收集并对入侵的行为进行提前性的挖掘。数据减少则是基于应用数据过滤以及聚类的方式进行处理，从而获得有应用价值的数据信息，并删除掉多余或者是对监测入侵无任何影响的数据，其属于提升检测效率的重要方式之一。行为的分类则属于入侵检测系统的关键性技术，其可以借助输入数据减少提炼的方式将数据实时行为形成判断，报告并体现入侵检测系统的工作目标，早期的入侵检测系统主要是以提示作用为主，其可以基于问题的发现与判断。从整体角度来看，安全风险时代环境下，计算机人工智能技术支持下的防护策略主要在于以下几点。

3.1 规则化的专家模式

规则化专家模式的存在主要是以入侵检测系统当中人工智能化技术的应用为主，专家系统可以借助经验性的知识和计算方式进行处理，应用推理性机制、知识库等智能化软件作为基本的结构，并延伸出相应的检测技术，实现以相关规则为基础的专家系统[4]。人工智能技术的应用主要是基于系统管理人员将带有入侵特征的编码制作成为相关规则，并录入到数据库、规则库当中，通过审计记录以及规则匹配的方式实现对入侵行为的判断，并基于专家系统实现对自动化的审计行为记录与解释，从而对违规行为形成抵御、监督以及控制。

3.2 人工神经网络

人工神经网络其本身的特征在于具备较强的辨别性能力，其可以准确识别带有噪音、畸变的入侵行为模式，这一套系统本身的开发与应用需要研发团队应用较长的时间去模拟人脑的工作与思考模式。基于人工智能的支持，这一项技术的应用不仅可以实现对学习性功能的体现，同时还可以保持较高的适应性功能，可以快速识别各种入侵性行为，基于人工神经网络可以在网络安全的基础上，显著提高入侵时的管理对应效率，并基于网络安全的基础性提供相关保障，提高对网络入侵行为的防控水平。

3.3 人工免疫技术

人工免疫技术的应用属于人工智能中非常典型，且具备较高参考价值的技术类型，该技术的应用原理主要是，基于人工免疫这一种系列生理性自我防护表现为基础思路，并将其应用于网络安全管理的工作方式。在网络安全领域方面，这一种表现主要是基于信息安全管理为核心，突出展现自我防护机制。同人工免疫技术相比，对于人体而言主要是基于病毒免疫呈现出的一种干扰作用，而对于信息系统与计算机系统而言，则是对病毒入侵呈现出的一种信息保护反应，其可以更好地保障信息的保密性以及完整性。除此之外，还涉及到AGENT的自治技术方案，这一项技术和人工免疫技术相比具备较高的相似性，其主要是通过规则形成模式、框架表达模式以及语言网络模式、面向对象等模式实现对数据的保护，可以有效提高整个网络信息入侵时的自我防护功能，并做到相应的自我变革，从而提高信息管理综合效果。

3.4 数据挖掘技术

国外有许多研究已经开始采用人工智能实现对网络数据的挖掘，以谷歌为例，该公司在数据挖掘技术方面的成熟度相对较高，在数据挖掘效率和挖掘质量方面的能力相对比较突出，其主要是通过对数的审计程序实现对网络数据连接以及主机会话沟通等方面的控制，同时可以应用数据挖掘的程序实现持续性的学习，可以准确捕捉到入侵模式和正常信息活动的基础规则。基于这些规则可以更好地应用在数据检测和异常检测等方面，可以保障数据挖掘的综合效果，对于信息安全可以形成有效的支撑。

4 安全风险时代计算机人工智能的安全防护发展思路

4.1 注重计算机信息安全防护意识

随着时代的不断发展，网络安全风险也在不断发生改变，为了尽可能降低计算机信息安全事故的发生风险，需要基于实际情况做好整体性的创新，有意识地提高信息安全的防护意识并强化重视度，从多方面注重安全防护工作，尽可能降低信息泄露的风险，为人们提供优质性的服务，构建良好的网络环境。定时做好网络信息的安全管理以及相关技术人员的培训管理，掌握先进技术并在工作中充分发挥自身技术优势，兼并自身职责与任务，基于高效率原则做好对网络的监督与管理，及时发现网络安全漏洞及其存在的各种问题，做好安全防护工作。同时还需要尽可能降低计算机网络在运行方面的环境特征与风险，基于网络自身的性质因素影响，其必然会存在可变性因素，可能会出现反复多次的突发问题和风险。对此，便需要基于人工智能技术特征，不断地创新与改进相关技术方案，从而为人们提供优质服务。

4.2 注重软件技术的创新

杀毒软件是目前计算机系统中最为常用的软件，其直接决定着计算机安全水平，合理地应用杀毒软件并定期进行计算机杀毒监测工作，尽可能降低计算机运行的相关风险显得非常重要。从目前网络系统运行现状来看，需要定期做好软件的完善与优化，基于功能方面的改进，可以通过人工智能实现智能化的创新，尽可能降低信息损坏以及泄露等风险，定期更新数据库，统计黑客攻击模式，保障信息安全；定时做好软件的更新换代，强化软硬件的维护升级，明确系统实际运行状态，及时对异常现象进行预警，从而推动信息系统维持网络信息随时处于高度安全状态。另外，还需要基于人工智能为依托，保障信息储存和传输安全，以当前的识别技术做好防护性措施的改进，借助合格的口令、密码以及音频，准确识别并降低信息安全风险，提高计算机信息安全。

5 总结

综上所述，针对安全风险时代环境下，计算机人工智能和防护策略的应用显得非常重要。在网络安全领域环境下，合理应用人工智能具有突出的应用价值，在具体应用中的途径并不止上述的几点，在今后还需要进一步探究与创新计算机领域的人工智能应用方式。随着网络功能的持续性发展以及日常生活和网络的关系，网络安全必然会成为全新的研究话题。对于新技术的依赖必然会不断提高，其不会再局限于人工智能技术，同时还会衍生出其他一些新兴技术方案，借助这些技术方案保障网络安全，并应用人工智能技术促使网络保持安全状态，从而更好服务于大众，推动信息化时代、互联网时代持续稳定发展。