基于人工智能技术的网络安全威胁检测与防御研究

关键词：网络安全；人工智能技术；网络威胁；网络检测

中图分类号：TP393.08；TP18 文献标识码：A

0 引言

随着网络的飞速发展，人们生活的便捷程度得到了显著提升，但是个人隐私与企业信息安全正面临病毒、黑客攻击等多重严峻挑战，这些挑战不容忽视[1]。为有效应对这些挑战，需深入剖析计算机网络威胁的多元类型及其产生机制，并且选择适宜的检测方法，这是研发高效防御技术的必要基础。在此背景下，人工智能技术凭借其高准确性、强灵活性等显著优势，在网络安全防御系统设计中发挥至关重要的作用[2]。因此，开展基于人工智能技术的网络威胁检测与防御关键技术分析研究工作，具有重要的现实意义和战略价值。

1 网络威胁检测技术

1.1 异常威胁检测技术

异常威胁检测技术是一种异常检测技术，其在流量建模识别领域中应用广泛，主要用于识别和处理异常情况。异常威胁检测技术的核心理念在于运用高精度方法，通过精确地识别和提取计算机网络中的元数据及潜在威胁代码，能够实现对整体网络流量进行全面、深入的异常检测[3]。该技术主要应用于木马通信威胁、隧道通信以及可疑加密文件传输等多种潜在威胁场景，以确保网络环境的稳定性和安全性，从而能够向用户提供可靠的网络服务保障。

1.2 沙箱检测技术

在高级持续性威胁（advanced persistent threat，ATP）攻击日益严峻以及零日漏洞（zero-day）攻击方式广泛应用的环境下，传统的特征匹配方法暴露出一定的局限性，无法高效应对网络威胁。因此，研究人员转向研究非特征匹配技术，并且将其作为威胁检测和识别的重要手段。其中，沙箱检测技术已被证实为一种高效且实用的方案，其能够精确识别和检测zero-day 攻击形式，以及计算机网络运行中的异常状态[4]。

1.3 攻击溯源技术

经过对当前计算机网络对象的细致分析，研究人员实现了在特定时间段内构建并追踪可疑Web 中session（会话）信息的功能。在此过程中，服务器的首要任务是精确验证客户端请求中是否包含有效的session 标识。若验证成功，即确认已为用户成功创建并维护了一个有效的会话，服务器将基于该标识对会话进行精确的识别和持续的追踪；若验证失败，即未能检测到有效session 标识，这表明当前请求无法与已存在的会话相匹配，服务器将自动启动会话建立流程，为用户生成一个新的session，同时这也反映服务器因某种原因终止了用户的所有已存会话。此外，为了尝试恢复或主动重新建立会话，用户可选择在请求统一资源定位系统（uniformresource locator，URL） 后附加JSESSION 参数来执行此操作。

2 基于人工智能的网络安全威胁检测与防御系统设计

为确保系统功能的全面优化与高效实现，技术人员在设计系统整体架构时，根据图1进行操作。系统主要由3 个核心层构成，即网络应用层、网络中间层和网络基础层，每一层均承载系统正常运行所需的关键功能，这对于优化系统整体性能具有重要意义。

2.1 网络应用层

作为系统架构的核心层，网络应用层直接与用户进行交互，其核心功能是保障网络环境中病毒入侵信息的流畅传输。在这一层中，应用软件是用户获取设备信息资源的主要途径，同时也成为网络病毒可能渗透的潜在途径。为切实减少网络安全威胁，技术人员必须深入探索并充分利用网络应用层的性能优势，强化日志数据采集与整理的程序，以实现数据的精确无遗漏，确保其在分析与应用中的权威性和可靠性，从而为用户提供更为安全、稳定的用户注册、用户登录和用户访问等服务。

2.2 网络中间层

对于网络安全防御体系而言，网络中间层是对数据流入与数据流出进行核心管理的关键环节。通过精确、合理的网络资源分配，确保网络资源的安全访问与可靠使用。同时，网络中间层肩负着实时监控整个系统运行状态的重要职责，以确保系统的可靠性、稳定性及安全性[5]。因此，网络中间层的应用为网络信息数据的安全传输、高效存储和科学管理构建了坚实的根基。同时，它确保了网络信息资源的分配遵循科学与合理的原则。从网络安全的视角出发，网络入侵事件将直接在网络中间层中显现，从而能够准确地反映其潜在的威胁状况。

2.3 网络基础层

网络安全防御体系的核心在于网络基础层，其稳固构建了基于一系列高精度、高稳定性网络的基础硬件设施。这些设施采用先进的技术手段，成功实现了对硬件数据资源的全面虚拟化处理，从而显著提升了数据处理效率和系统适应性。虚拟化技术的应用突出表现在系统具备对网络中各关键节点实施实时、不间断、精准监控的能力[6]。一旦网络基础层内的任何节点出现运行状态异常的情况，系统将立即自动启动异常检测与响应机制，以保障网络安全稳定地运行。此外，随着网络观测节点的持续拓展，人工智能技术得以获取广泛、可靠的数据资源，这为其进一步的应用奠定了坚实的基础，提供了更为有力的决策支撑。

3 系统功能设计

3.1 网络数据采集

网络数据采集功能旨在全面、实时、系统地采集并整合网络中的软硬件数据资源，以将其有效汇集。这些网络数据资源将严格遵循既定流程，精确无误地传递至大数据分析子系统，以确保海量的信息数据可以顺利进行智能化分析和高效处理[7]。此外，在网络数据采集的完整流程中，需重视数据过滤功能的设计和开发，以确保数据质量和处理效率的提升。通过运用深度过滤技术，实现对网络信息数据迅速且智能化的采集。

3.2 数据分析与处理

由网络信息数据采集流程可知，采集的数据以高精度、零误差的标准，传输至大数据分析与处理功能模块。该模块集成了尖端的数据处理算法，致力于实现网络信息数据的智能化、精细化分析。在此过程中，首先，该模块会进行系统性的预处理，旨在提升数据质量，以满足后续分析的要求；其次，基于学习特征，模块将对预处理后的数据进行全面、详尽的比对与深入分析，以精确识别潜在的网络病毒感染或网络攻击风险[8]。一旦识别到相关风险，系统将立即触发应急响应机制，确保网络风险信息被准确、迅速地传递至安全防御功能模块，以便及时、有效地采取防御措施，从而确保网络环境的持续稳定与高度安全。

3.3 网络安全防御

相较于传统的防御技术，现代网络安全防御体系在智能化上更具有优势。在技术实现层面，其核心是依托木马检测与清除工具，以及病毒扫描与清除机制。在网络系统面临病毒威胁或攻击时，系统会立即智能化地激活网络安全防御流程，实时执行网络病毒的扫描、识别与清除。此外，该系统有对网络病毒传播渠道的实时追踪能力，能够精确锁定病毒源头服务器，为彻底消除病毒威胁提供了坚实的技术基础。通过对病毒源头信息的深入分析和有效利用，该系统能够全面、精确地收集网络犯罪证据，并以安全、可靠的方式将相关证据移交至公安机关，从而协助公安机关更有效地展开案件侦查工作。

4 结论

综上，人工智能技术在网络安全威胁检测与防御系统设计中至关重要，其可以分析威胁、阻挡网络攻击，保障数据安全。因此，通过设计网络数据采集、数据分析与处理、网络安全防御等功能，可以提高网络防御效果。