人工智能技术在网络空间安全防御中的应用

◆郑汉军

人工智能技术在网络空间安全防御中的应用

◆郑汉军

（厦门安胜网络科技有限公司 福建 361000）

人工智能技术的广泛应用，能够为人民群众带来更加便利的信息技术应用场景，还能够保障个人隐私信息的安全性。网络空间的安全防御机制，需要将网络拓扑结构中的不稳定性因素进行严格监管，并保障新型技术应用的完整性和安全性。人工智能技术能够辅助人类执行判断和分类过程，并在网络空间的安全防御体系建立和完善层面发挥了非常重要的作用。

人工智能技术；网络空间；安全防御

人工智能技术的应用场景呈现多样化的特征，更加关注对人类安全层面的保障措施，因此能够充分体现人机交互的实时性特点，能够为人类提供更加安全和可靠的决策信息。网络空间的安全防御体系仍然存在较多安全漏洞和问题，直接影响到网络用户的信息安全和物理安全，因此需要借助多种新型技术的组合应用模式，进一步优化与完善安全防御体系。

1 网络空间安全防御体系中存在的问题

1.1 访问权限问题

在网络空间中，访问权限被篡改的问题比较严重，会威胁到安全防御体系的有效性和鲁棒性[1]。访问权限是网络用户最基本的功能选项之一，也是确保计算机网络系统用户认证业务完整性的基础要素。通过设定更加完整的访问权限设置方式，能够将用户授权过程进行安全审计，并保障用户端和服务器端能够实现联动的安全性能测试过程。在设计访问权限功能的过程中，需要尽量避免出现用户权限角色的重叠和覆盖情况，很容易出现安全漏洞和功能缺失等问题。若某一个网络系统在配置用户授权参数的过程中，对访问权限级别的全局参数设置并不全面，很容易被外界不明用户篡改，从而严重威胁系统网络架构的安全性[2]。访问权限类问题，是当前网络空间安全防御体系中的重点防范项目之一，也是严重威胁用户网络操作环境安全性能的主要原因。

1.2 隐私安全问题

隐私安全问题，是网络用户比较关注的安全防御缺陷之一，也是当前计算机网络架构中普遍缺失的功能选项之一。部分非线性的计算机网络拓扑结构能够实现基础的网络安全防护措施，但是并不能快速适应大数据量级的涌入机制，因此会影响到网络用户操作的安全性和隐私性[3]。隐私安全类问题，是SDN网络中普遍存在的问题之一，也是很多移动互联网络用户在执行系统操作过程中普遍担忧的风险因素。隐私安全问题不能被妥善解决，相当于计算机网络空间中存在一枚定时炸弹，并不能充分保障用户操作过程的完整性，网络数据信息很容易被篡改和流出，不利于构建完整的安全防御体系。隐私安全类问题，主要源于对计算机网络架构设计的不全面和不深入，在存在安全风险的计算机网络操作环境中，安全级别会有所降低，用户个性隐私信息更容易被非法泄露。

1.3 存储管理问题

在网络空间中，存储管理问题主要体现在分布式存储模式的开放性和共享性特点之上，会直接影响安全防御体系的建立与完善进程。很多计算机网络空间的存储管理模式存在比较显著的差异，会直接影响安全防御体系的实施策略，从而影响到用户操作的稳定性和安全性[4]。部分非线性网络架构能够快速适应大数据量级的存储过程，还能够将配套的硬件设施进行安全性能检验，实现硬软件联动管理机制。存储管理问题，主要体现在分布式计算机网络架构之中，需要进一步完善和部署安全防御措施，才能够确保分布式存储模式的鲁棒性和安全性。部分用户会非常关注存储过程是否安全，并开启实时监控管理模式，才能够对分布式计算机网络的数据存储过程进行安全性能检验。存储管理问题，会直接影响计算机网络空间的安全防御效率。

2 人工智能技术概述

2.1 安全态势感知技术

安全态势感知技术，是计算机网络空间中比较常用的人工智能技术类型之一。安全态势感知技术能够将AI专家知识库与配套的基础硬件设施进行精准对接，并对计算机网络架构中的数据链路层和网络层进行集中管控，确保网络操作环境的安全性和稳定性[5]。在应用安全态势感知技术的过程中，网络安全管理人员需要对本地计算机网络和分布式存储网络进行集中管理，并对操作环境中存在的安全风险因素进行深度感知，将深度学习理论与人工智能技术的基本原理紧密结合，实现更加智能化的安全环境检测功能。通过安全态势感知技术，能够将网络空间的安全功能进行严格审计，并保障用户操作权限的有效限制，进一步提升网络空间的安全防御敏感度。在应用安全态势感知技术的过程中，需要将经典案例进行多次训练，并对硬件设施进行定期安全检查。

2.2 关联规则挖掘技术

关联规则挖掘技术，是人工智能技术领域内应用比较广泛的安全技术之一，能够根据不同的网络空间应用场景，构建更加全面和细化的安全防御机制，并实现更加动态化的操作安全审计功能。关联规则挖掘技术，能够对多源异构的计算机网络进行深度的数据挖掘，并对其中隐含的关联规则信息进行抽象和提取，确保用户在网络操作过程中的安全性和稳定性。从数据链路层和网络协议层的角度分析，应用关联规则挖掘技术，需要将人工智能化的分类挖掘算法与非监督分析方法紧密结合，并将关联规则矩阵中的关键信息进行定期抽取，在深度降维的基础上，对主成分结构信息进行深度挖掘和分析。通过运用关联规则挖掘技术，能够进一步感知和探究网络空间安全防御体系中存在的功能缺失问题，从而为用户提供更加可靠的辅助决策信息。但是在应用关联规则挖掘技术的同时，更需要谨慎选择关联规则的矩阵处理策略。

2.3 大数据分析技术

大数据分析技术，是人工智能技术领域与网络安全领域的重要融合技术形式，也是大数据时代应用非常广泛的信息技术之一。在应用大数据分析技术的过程中，可以对不同的多源异构网络进行深度分析，并将数据分析结果回传到服务器端和用户端，辅助用户进行决策。大数据分析技术需要将网络空间中的线性和非线性分析要素进行统一整合，并保障分类和类目之间存在比较显著的差异。在网络空间的安全防御体系中，大数据分析技术能够快速实现信息数据的在线分析功能，还能够确保用户个人隐私信息的安全性。若需要进一步探知计算机网络拓扑结构中存在的安全风险因素，则需要充分利用大数据分析技术实现更加深度的数据处理和分析功能。大数据分析技术的功能分支类型比较多，更加依赖于对本地计算机网络空间的多维度数据分析精度要求。

2.4 交互式网络分析技术

交互式网络分析技术，能够充分体现人工智能技术的集成化优势，还能够对不同网络空间部署的硬件设施进行集中监管。交互式网络分析技术，需要对人工输入的口令进行有效识别，并为用户提供多样化和实效性较强的解决方案。在运用交互式网络分析技术的同时，计算机网络空间的安全防御机制会被激活，还能够实时判断和分析交互性操作的有效性和准确性。通过交互式网络分析操作，用户能够快速发现本地网络空间存在的问题和安全漏洞，并及时处理安全风险因素，达到稳步提升安全防御能力的管理目标。在交互式网络分析技术的应用阶段，用户在不同网络空间中都能够将已完成训练的样本信息进行深度解读，并对运行测试的计算机网络架构模式进行深度的安全审计操作，并保障交互信息的安全性。

3 人工智能技术在网络空间安全防御中的应用

3.1 构建人工智能网安平台架构

通过构建人工智能网安平台架构，能够在网络空间安全防御体系中进一步渗透人工智能技术，还能够辅助网络管理人员进行安全管理工作。通过构建AI网安平台架构，能够深度感知不同网络空间中潜在的风险因素，还能够适配更高级别的安全等保措施。在配置AI网络平台的过程中，需要将人工智能系统与专家知识资源库进行精准对接，并逐步完善和优化AI网安平台功能与性能指标。在构建人工智能网安平台架构的同时，还需要将安全态势感知层次进行逐步提升，并保障AI判断和辅助决策能力之间的整体协调性。通过构建统一数据标准的AI网安平台架构模式，能够深度挖掘本地网络空间安全防御体系中存在的功能缺失问题，并及时解决网络空间存在的安全漏洞威胁与隐患问题。

3.2 安全防御设施的部署和配置

部署和配置安全防御措施，能够将人工智能系统与网络空间安全防御机制紧密结合，还能够保障安全防御措施的应用质量。部分网络空间的安全防御机制并不适应当前同源异构类计算机网络的拓扑结构形式，也会存在较多安全隐患问题，从而影响安全等保制度的落实过程。通过部署和配置安全防御措施，能够进一步推动人工智能技术的应用进程，还能够保障用户网络操作环境的安全性和稳定性。安全防御措施例如网络防火墙以及病毒防火墙，都能够实现更加强力的安全防御效果，还能够快速适应网络空间的实时共享模式，从而为数据信息的采集和交换共享奠定安全基础。但是在部署和配置安全防御措施的同时，网络用户仍然需要重视计算机网络操作环境的安全检查步骤，并充分保障网络操作过程的安全性。

3.3 非线性网络的安全强化模式

非线性网络的安全强化模式，能够将人工智能技术的应用过程进行全程监督，并保障本地网络空间操作环境的稳定性。非线性网络对结构化数据和非结构化数据的处理模式有所不同，通信数据的两端都会携带安全隐患因素，因此非线性网络的安全强化模式能够借助人工智能技术的深度感知以及分类判断操作，将网络空间存在的安全隐患问题进行集中解决。比较典型的非线性网络安全强化模式有SDN网络的安全质量审计功能等，更加关注对网络空间安全防御机制的过程管理体系。

4 结束语

网络空间的安全防御机制，需要将网络拓扑结构中的不稳定性因素进行严格监管，并保障新型技术应用的完整性和安全性。透过安全态势感知技术，能够将网络空间的安全功能进行严格审计，并保障用户操作权限的有效限制，进一步提升网络空间的安全防御敏感度。通过交互式网络分析操作，用户能够快速发现本地网络空间存在的问题和安全漏洞，并及时处理安全风险因素，达到稳步提升安全防御能力的管理目标。

[1]贾晓东，张冰. 网络空间安全智能主动防御关键技术的思考与实践[J]. 科技创新与应用，2020（32）：152-153.

[2]温丽丽，王彦沣，赵静，等. 云计算环境下网络安全空间的搭建探究[J]. 信息与电脑（理论版），2020，32（20）：175-177.

[3]敖道恒. 人工智能技术在网络空间安全的应用[J]. 电子技术与软件工程，2020（15）：254-255.

[4]杨林，陈实. 网络空间动态防御技术[J]. 保密科学技术，2020（06）：4-8.

[5]赵学栋. 人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用研究[J]. 计算机产品与流通，2020（05）：151.