基于人工智能技术的网络安全防御系统设计

皮珣珣 吴立胜

作者简介：皮珣珣（1980— ），女，江西南昌人，讲师，本科；研究方向：计算机科学与技术。

*通信作者：吴立胜（1990— ），男，江西丰城人，助教，本科；研究方向：软件工程。

摘要：随着网络技术的发展，网络安全威胁日益严重，威胁着个人和组织的安全。基于此，文章介绍了人工智能防御策略与模型，对人工智能技术在网络安全防御系统中的具体应用进行了探讨，并基于人工智能技术设计了网络安全防御系统。实验证明，该系统可有效地提升网络安全防护能力。

关键词：人工智能技术；网络安全；防御系统

中图分类号：TN915.08  文献标志码：A

0  引言

随着互联网和网络技术的飞速发展，网络安全威胁已成为一个重大的全球问题。从私人数据泄露到大规模的网络攻击，传统的网络防御方法难以适应日益复杂多变的网络威胁环境，这使得人们必须寻找新的解决方案。人工智能（Artificial Intelligence，AI）具备强大的数据处理能力、自我学习能力和预测能力，已被视为一种有效的网络防御手段。本文旨在探索人工智能技术在网络安全防御中的应用，并设计了一种基于人工智能的网络安全防御系统，从而提高网络安全防护能力。

1  人工智能防御策略与模型

人工智能防御策略中最常见的模型是基于机器学习的分类模型，如支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、决策树、随机森林、逻辑回归等。这些模型可以根据训练数据自动学习到攻击行为的模式，并利用行为模式对新数据进行分类，从而识别网络攻击。例如在网络防御中通过SVM模型进行二分类问题的学习和预测。SVM的基本思想是寻找一个超平面使得正负样本间的间隔最大。对于给定的训练数据集，其优化问题可以表示为以下形式：

最小化目标函数：12‖w‖（1）

约束条件：yi（w·xi+b）≥1，i=1，2，……，n（2）

其中，xi表示输入向量，yi表示类别标签，w和b分别是SVM模型的权重向量和偏置项。

另一方面，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等在复杂的网络攻击检测问题中也表现出了强大的性能。这些模型可以处理高维、非线性及时间序列等复杂数据，能对网络攻击行为进行深度学习和识别。

2  基于人工智能技术的网络安全防御系统设计

2.1  系统架构设计

本系统采用分层架构设计，主要由数据收集层、数据预处理层、特征提取层、AI模型层和响应决策层构成，如图1所示。

2.2  系统功能实现

2.2.1  网络数据包获取功能

网络数据包获取网络安全防御系统的核心组成部分，数据收集层负责从网络中捕获原始的数据包信息，以供后续的处理和分析。该模块可以使用网络抓包技术，如libpcap库或WinPcap库，来实现数据包的获取。功能实现步骤如图2所示。（1）使用网络抓包技术监听指定的网络接口，捕获经过该接口的数据包。（2）对捕获的数据包进行解析，提取关键信息，如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型等。（3）将解析后的数据包信息进行存储，可以借助数据库或日志文件等方式进行持久化保存，以备后续的处理和分析使用。（4）进行资源释放。

2.2.2  数据预处理功能

数据包预处理模块主要功能是对网络中获取的原始数据包进行处理和转换，提取有用的特征来支持系统后续的分析和模型训练。在功能实现中，（1）特征提取：从数据包中提取关键的特征，如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包长度、时间戳等［2］。这些特征可以用于后续的机器学习和深度学习算法进行分析和预测。（2）数据转换和标准化：将提取的特征进行适当的转换和标准化，以便于后续的数据处理和模型训练。例如，可以对特征进行归一化、离散化或者进行独热编码等处理。（3）缺失值处理：检查特征中是否存在缺失值，并采取合适的方法进行处理。常见的方法包括删除包含缺失值的数据包、使用平均值或中位数填充缺失值等。（4）噪声过滤：对特征进行噪声过滤，以去除或减少数据中的噪声干扰。常见的噪声过滤方法包括滤波、平滑等［3］。

2.2.3  AI模型层功能

AI模型层在网络安全防御系统中扮演重要角色，它负责威胁检测、异常行为识别和入侵检测等任务。AI模型层功能实现的逻辑顺序如下：首先，进行威胁检测功能。在这一功能中，可以采用机器学习和深度学习算法实现威胁检测，例如SVM和CNN等。威胁检测的目标是识别网络中的威胁行为，如CNN应用中会通过数据预处理—CNN模型构建—卷积操作—池化操作—全连接层和分类来实现数据预测和分类。其次，实现异常行为识别功能。使用聚类分析、离群点检测和深度学习模型等方法来检测与正常行为显著不同的网络行为，以识别可能的恶意活动。最后，实现入侵检测功能。通过基于规则的方法和基于机器学习的方法来识别已知和未知的入侵行为。基于规则的方法使用预定义的规则集合进行匹配和检测，而基于机器学习的方法使用训练好的分类器对网络数据进行分类预测。在每个功能中，设计者根据具体需求和系统设计，选择适当的算法和模型［4］。

3  响应决策层功能实现

响应决策层是网络安全防御系统中的重要组成部分，它负责根据AI模型层的输出结果，采取相应的响应措施来应对网络威胁。响应决策层功能实现：（1）威胁响应策略制定。根据AI模型层的输出结果和预设的策略规则，制定针对不同类型威胁的响应措施。这些策略可以包括阻断恶意流量、隔离受感染的主机、更新防火墙规则、通知安全团队等。（2）自动化响应机制。建立自动化的响应机制，以快速有效地应对网络威胁，可以通过自动化脚本或工具来执行预定义的响应操作，如封锁源IP地址、禁用恶意软件等［5］。

4  系统实现与实验验证

4.1  实现环境和工具

在系统实现与实验验证阶段，本次研究选择以下环境和工具来实现和测试基于人工智能技术的网络安全防御系统。（1）编程语言和框架：本系统使用Python编程语言，并利用TensorFlow和Keras等深度学习框架来实现AI模型和系统功能。（2）数据库和存储：本系统使用MongoDB作为数据库，用于存储和管理网络数据、特征、模型参数。（3）网络数据集：本系统使用公开的网络数据集NSL-KDD，该数据集包含了各种网络攻击和正常网络流量的样本，用于模型训练和实验验证。

4.2  系统实现过程

系统实现过程按照以下步骤进行：（1）数据收集与预处理。本文使用网络监控工具捕获实时网络数据包，并对数据进行清洗和预处理。提取网络数据包的特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小等，并进行标准化和编码处理。（2）AI模型设计与训练。在AI模型层，本文选择了CNN作为主要模型架构，并根据数据特征和任务需求，设计了多层卷积和池化层，并加入全连接层进行分类和预测。本文使用训练数据集NSL-KDD对CNN模型进行训练，并利用反向传播算法更新模型的权重和偏置。

4.3  实验设计与结果分析

为评估基于人工智能技术的网络安全防御系统的性能，本研究进行了测试实验。

4.3.1  实验设计

本研究使用NSL-KDD数据集作为训练和测试数据，其中包含了正常网络流量和各种网络攻击样本。本文将数据集分为训练集和测试集，按照比例70：30进行划分使用CNN模型进行训练，并通过测试集进行性能评估。

4.3.2  实验结果分析

在实验中，通过计算准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1分数（F1-score）等指标来评估系统的性能，具体数据如表1所示。

通过实验结果分析，可以得出以下结论：系统在检测DoS攻击方面表现出很高的准确率和召回率，说明系统能够有效地识别和防御此类攻击。在未知攻击类型的检测中，系统表现良好，准确率和召回率都较高，但精确率略低。这可能是由于未知攻击的变化性导致的，需要进一步优化和改进模型以提高准确性。对于数据包嗅探和恶意软件传输的攻击，系统展现出较高的准确率和召回率，说明系统能够有效地识别和阻止此类攻击。

5  结语

通过对实验数据的分析，本文发现基于人工智能技术的网络安全防御系统在多个攻击类型上表现出了较高的准确率和召回率，展现了较强的网络安全防护潜力。网络安全防御系统能够有效地识别和防御DoS攻击、数据包嗅探和恶意软件传输等常见攻击类型。但对于未知攻击类型和其他类型的攻击，系统的性能仍有提升空间。唯有通过不断改进模型设计、数据集选择和系统架构，才能持续性地提高系统的准确性、鲁棒性和可靠性，从而为网络安全防御提供更强大的支持。

参考文献

［1］周建青.人工智能技术下计算机网络安全防护系统的设计和实现［J］.信息与电脑（理论版），2023（4）：202-204.

［2］张艳艳.基于人工智能技术的计算机网络安全防护系统设计［J］.信息与电脑（理论版），2023（4）：233-235.

［3］马越.大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计［J］.中国新通信，2022（24）：132-134.

［4］李長华.人工智能技术下计算机网络安全防护系统的设计和实现［J］.信息记录材料，2022（12）：48-50.

［5］沈佳琪.基于人工智能技术的网络安全防护系统设计［J］.现代传输，202（4）：64-67.

（编辑  王雪芬）

Design of network security defense system based on artificial intelligence technology

Pi  Xunxun， Wu  Lisheng*

（Jiangxi University of Science and Technology， Nanchang 330098， China）

Abstract：  With the development of network technology， network security threats are becoming increasingly serious， threatening the security of individuals and organizations. Based on this， the article introduces artificial intelligence defense strategies and models， explores the specific application of artificial intelligence technology in network security defense systems， and designs a network security defense system based on artificial intelligence technology. Experiments have shown that this system can effectively enhance network security protection capabilities.

Key words： artificial intelligence technology; network security; defense system