基于人工智能的网络信息安全监控方法及系统

刘 洋

(陕西工业职业技术学院 陕西 咸阳 712000)

0 引言

人工智能(artificial intelligence,AI)是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的新兴学科。研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在计算机网络技术中合理的融入AI技术,能够有效促进各社会行业的现代化发展,尤其是在安全方面,AI技术更是具备着十分显著的优势,通过AI与计算机技术的充分融合,可以提供出安全性更高的监控系统及监控方式,从而为系统后续的稳定运转奠定坚实基础。

1 AI概述

在目前科学技术高速发展的背景下,AI技术具有十分显著的优势,使其在各大社会行业中得到了较为广泛的应用,特别是在计算机网络技术中,通过AI技术的合理应用,可以利用计算机设备来针对人类的思维模式及语言行为等多种内容进行模仿。AI技术的基本构成,如图1所示。AI技术在本质上就是计算机技术,通过对于人脑思维模式进行模拟后所形成的产物,内部涉及了多种技术手段,如专家学习算法及模糊神经网络等,使得AI成了自然规律与思维智慧之间的融合,无论是在性能还是功能等方面都得到了持续的发展优化。对现阶段AI技术发展情况进行深入分析后可以看出,其已形成了数据信息推理、分析及计算等重要能力,以此为基础适当地融入大数据技术及互联网技术(internet technology,IT),从而有效实现自主学习。例如,在部分专业领域的AI人机对抗竞赛中可以明显看出,部分AI甚至超过了人类,并且在对抗过程中可以对人类的思维模式进行分析,从而促进自身的升级优化。而在目前的社会环境中,大数据所具备的主要特征在于数据信息的总量比较大,且涉及的数据类型比较多,属于一种数据信息综合体,数据结构方面也十分复杂,其所具备的特征就体现在以下几方面。

1.1 内部数据信息的储存量大多均在10 TB以上

数据信息的类型比较多,涉及了网络系统内部存在的各类数据信息,尤其是在现阶段网络技术持续发展应用的背景下,整体数据信息量也在不断提升,进一步突出了数据信息所具备的冗余性特征。

1.2 虚假信息数量较多

现阶段的大数据处理技术,无法有效满足数据信息增加下的处理需求,由于内部涉及的数据信息量比较多,使得数据在质量方面呈现出一种参差不齐的状态,各类虚假信息的数量比较多,这就需要采用数据分析与处理等方式,准确找寻出那些虚假信息,且在目前的网络系统当中,各大数据信息的覆盖范围也在持续拓展,使得数据信息在具体类型方面会出现变化。因此,在实际处理阶段中,需进一步保证数据信息的真实性及安全性,从而确保在处理过程中不会因各类外界因素产生不良的影响[1]。

2 AI与计算机网络技术融合的重要性

在目前的社会发展进程中,AI技术与计算机网络系统之间存在着较为显著的联系,如果能够将两者充分结合在一起,利用计算机设备来针对人脑的思维模式及行动模式进行模拟操作,就可以利用AI技术针对各类数据信息展开更加高效的识别与筛选,提取出应用价值更高的数据信息,并结合相关需求来将这部分信息传输到用户端当中。而在计算机网络技术当中合理的采用AI技术,可以针对计算机网络的操作内容及运行情况展开精细化管理,从而构建出具备综合性与先进性特征的计算机网络技术应用系统,以此为基础来实现对系统应用情况的合理评估,有利于促进后续管理工作的顺利开展。在信息时代中,网络平台、各大系统的开放性及兼容性特征也在逐步提升,这样会导致计算机网络在实际使用阶段中,产生部分较为严重的安全问题,而采用AI技术就可以对数据信息展开精密化处理,稳步提升数据信息的准确性及完整程度,并通过设置密码及防火墙的方式,更好地实现对于相关信息的合理保护。

2.1 解决系统问题

AI技术主要是在计算机网络技术的基础上发展出来的一种全新技术手段,其自身也具备着计算机网络技术的各类基本功能,能够针对各类数据信息展开合理处理,而在计算机操作阶段中采取AI技术,通过模糊神经系统的合理应用,能够确保人脑思维模式能够与计算机之间保持一致,从而有效针对各类计算系统内部出现的软件与硬件应用问题展开合理的分析预测。同时,还要针对各类综合问题展开全面分解,可以利用中央处理器来展开高效处理。目前,在人们的日常生活中,AI技术也起到了至关重要的作用,如图像识别技术及人脸识别技术等,这些都属于AI技术的具体应用[2]。

2.2 保证网络信息的安全

由于计算机网络技术自身具备着较为显著的共享性及开放性特征,并且在内部还涉及了各种类型的互联网应用平台及共享平台,这也使得其中很容易产生各种运行安全问题,如黑客攻击及数据信息泄漏等。针对这部分出现的问题,可以采用AI技术进行合理解决,后续将AI技术应用在计算机网络中,能够针对计算机网络平台内部的系统进行全方位的安全管理及安全控制。现阶段应用较为广泛的网络防火墙就属于一种可靠性比较高的网络安全管理技术,在此基础上还发展出了智能防火墙,可以针对外部病毒的入侵进行合理的识别与抵抗,保证网络数据信息的安全性与稳定性,使得这部分数据信息的使用效率能够得到稳步提升。

3 基于AI的网络信息安全监控方式与系统

为了更好地保证网络信息的安全性与稳定性,就必须要加大对于各类监控方式及监控系统的重视程度。因此必须在网络信息的监控阶段中合理的引入AI技术,进一步发挥出AI技术所具备的优势,构建出更加完善的网络信息安全监控系统,并通过更加合理的监控方式来保证网络信息的安全程度,大幅度降低各类安全问题的发生概率,有效满足社会各界对于网络信息安全方面的基本需求。

3.1 入侵检测技术与智能过滤

首先在入侵检测技术中,AI技术能够在明确入侵检测具体内容的基础上,针对各类入侵行为进行合理识别,对各种入侵检测数据信息展开智能化的识别分析,有效过滤错误信息及有害信息,并及时向用户反馈相关的信息内容,在消除病毒的基础上,实现预期中的安全防范目标。同时,在安全管理技术的基础上,能够针对网络现阶段的运转状态展开实时化的监控,使得计算机设备可以在保证操作稳定的基础上,针对异常数据信息进行预防识别,大幅度降低各类失误的发生概率,目前这种技术已经在各大专业领域当中得到了广泛应用,在不断实践的进程中也产生了模糊识别技术及人工神经网络(artificial neural network,ANN)等多种技术手段;其次是垃圾智能过滤,通过AI技术的应用,能够针对信息发送阶段中产生的异常情况进行全面的扫描识别,可以对数据信息的整体运转过程展开合理的检测与控制,从而实现对于数据信息具体类型的准确判断,在深入解读后明确信息的基本性质,并直接过滤部分垃圾信息。在经过充分调查过后可以看出,当前部分病毒及恶意程序,均会隐藏在数据信息中,很容易导致计算机遭受病毒攻击[3-4]。

3.2 网络管理与代理管理

在AI技术产生的影响下,可以在各类网络管理设备中进一步融入专家数据信息库及网络管理系统,尤其是在目前的计算机网络环境中,大数据信息处在一种持续变化的状态中,而随着数据信息数量的不断增加,这样也会对网络管理工作的顺利开展产生较为严重的影响,可以采用AI技术展开高效处理。同时,采取AI化管理模式可以针对网络运行方面的数据信息及操作内容进行全面管理,从而稳步提升整体管理质量及管理效率,有效降低整体管理难度。目前大数据技术及AI技术的联合下,进一步产生了专家系统,通过专家系统就可以在结合专家知识及个人经验的基础上对各类问题展开合理的分析与处理,而后将其进一步应用在网络管理系统当中,实现对于管理功能的完善优化,在减少管理成本的基础上,提高网络运转的安全性与稳定性。其次则是代理管理服务,在AI技术产生的影响下,完全可以进行高效的代理管理,在结合实际情况的基础上建立起对应的代理软件,并设置好数据信息库模块、代理通信模块及知识库模块等,这样就能够对数据信息展开自动分析,从而在固定时间内针对工作环节加以管理。在后续的应用过程中,也可以针对用户的数据信息检索进行高效管理,保证数据信息传输的可靠性及稳定性,满足用户对于数据信息的获取及浏览需求,为用户提供多样化服务内容,而在代理管理系统当中,能够在结合用户基本需求的基础上来提供出对应的数据信息,从而大幅度降低整体时间消耗[5-6]。

3.3 网络监控

目前AI技术属于一种较为主流的科学技术手段,现阶段的AI技术已经在计算机网络的控制过程中得到了合理应用,可针对控制流程进行完善优化,在强化控制效果的基础上对各类数据信息进行更加高效的收集分析,为后续数据信息的合理应用提供更好的参考依据。在后续进行应用的过程中,也要优先针对计算机界面进行调整优化,并在内部遵循人性化的设计原则,保证计算机网络监控界面在操作方面有着更高的便捷性与有效性。同时,在AI技术起到的支持作用下,应当重点提高对于网络运转方面的监控力度,稳步提升报警的可靠性与准确性,实现精细化的全过程监控,这样即便是在后续出现运行故障问题时,也可以通过AI技术进行自动化识别及分析控制,提升监控的可靠性与稳定性。而由于内部报警信息的类型相对比较多,涉及了语音、电话及图形等多种内容,整体识别难度比较高,因此,就需要采用AI技术来展开高效处理,并自动选择对应的报警方式,在调整原本权限的基础上,满足不同人群对于网络使用方面的基本需求,并保证各个终端操作的稳定性以及可靠性。

3.4 建立起完整的计算机网络模型

计算机网络模型的具体类型,如图2所示。在原计算机网络模型类型的基础上,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)的合理应用展开高效处理,并保证模型操作的简便性及性能的先进性,从而为用户提供出具备精准化及针对性特征的咨询服务[7-8]。同时GA也属于一种十分高效的AI技术,能够通过模拟人类遗传因素的方式构建对应的模型,从而更好地挖掘出有价值的数据信息,确保在后续利用该模型时可合理地引入判断及思考模式,从而实现对模型的调整控制能够进行科学编码,并以此为基础来实现对于计算机具体运转情况的合理分析,为后续的各类操作提供重要指导。这不仅可以大幅度降低各类问题的发生概率,也有利于提高整体计算机网络的安全性与稳定性,避免在后续应用阶段中产生较为严重的安全问题[9-10]。

图2 计算机网络模型的具体类型

4 结语

综上所述,在目前的社会发展进程中,AI技术作为一种先进的技术手段,已经受到了社会各界的重点关注,通过AI技术与网络信息安全监控系统之间的充分结合,不仅能够有效解决以往存在的人工操作问题,也能够稳步提高整体安全监控质量。因此,在目前的计算机网络时代当中,应当逐步提高对于信息化建设的重视程度,确保AI技术能够与网络信息安全充分结合在一起,更好地保证计算机网络技术应用的安全性与稳定性,从而实现智能化运转。