楊昌堯

（湛江幼兒師范專科學校，廣東 湛江 524084）

0 引言

我國目前的科學技術(shù)水平在迅速提升，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計算機技術(shù)的產(chǎn)品在我們的日常生活中已經(jīng)大量被應(yīng)用。在這種環(huán)境下，人們不斷地追求更加便捷的操作方式，人工智能技術(shù)也在此時應(yīng)運而生。人工智能不但能高效地處理日常生活中信息技術(shù)相關(guān)的問題，還可以自動分析出產(chǎn)生問題的原因以保證計算機安全運行，有效地提升大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全性。對此，深入探究大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中人工智能技術(shù)實際應(yīng)用，也希望能夠為進一步提升大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全性顯得至關(guān)重要。

1 大數(shù)據(jù)及人工智能概述

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

海量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的主要特征，其數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)無法用日常主流軟件進行讀取、管理、處理、分類整合成有效的資訊信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)就是指大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，更是一種數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)信息的抓取、存儲、資源管理、計算框架、數(shù)據(jù)分析、圖像化展示等方面已經(jīng)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理有了很大的區(qū)別，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)意味著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)手段已經(jīng)不再適用今天科技水平的飛速發(fā)展，當下的數(shù)據(jù)信息處理模式也向著更加高效、快捷、智能化處理模式不斷轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也為人工智能的發(fā)展提供了重要推動力。

1.2 人工智能技術(shù)概述

人工智能屬于一門新型的邊緣學科，是在多種學科相互融合的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，其目的主要是研究如何讓機器模仿甚至實現(xiàn)人類的智能行為，經(jīng)過不斷地發(fā)展，現(xiàn)在有很多基于人工智能的技術(shù)已經(jīng)深入我們的生活，例如語音助手，智能識別與搜索等等。人工智能的主要特點在于第一能夠智能感知能力，變?yōu)樽匀谎哉Z理解和行為模式感知；第二能夠智能推理能力，包括對邏輯的推理、定理的證明、問題的求解，但是這些都建立在其要擁有一套相對較完整的智能計算機程序才能夠?qū)崿F(xiàn)；第三擁有智能學習能力，學習能力與創(chuàng)造能力是人類作為智慧生物最大的標志，而人工智能想要實現(xiàn)其智能化的發(fā)展就必須要擁有一定的自主學習能力。人工智能的自主學習能力一直是智能化研究最受關(guān)注的領(lǐng)域，在目前技術(shù)水平上距離理想狀態(tài)還有一定的差距；第四是能夠智能行動，智能行動是人工智能最終能力的體現(xiàn)，一切基于人工智能的產(chǎn)品都是通過其智能行動能力的優(yōu)劣來判定其產(chǎn)品質(zhì)量[1]。

2 大數(shù)據(jù)背景下人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用概況

在當今時代下，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境呈現(xiàn)出復雜化發(fā)展趨勢，而在我國網(wǎng)絡(luò)安全維護和管理能力則是廣大計算機用戶最為欠缺的。為保障計算機用戶的網(wǎng)絡(luò)安全就要不斷創(chuàng)新和重新設(shè)計網(wǎng)絡(luò)入侵信息系統(tǒng)，來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的進一步優(yōu)化，逐步強化網(wǎng)絡(luò)管理維護。在網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)優(yōu)化和創(chuàng)新方面人工智能技術(shù)能夠發(fā)揮出重要作用。利用人工智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，以大數(shù)據(jù)為平臺創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)入侵監(jiān)測系統(tǒng)的功能。在數(shù)據(jù)工作的每一個階段，直接數(shù)據(jù)所表達的信息往往都是非常零散的，在數(shù)據(jù)采集的過程中需要結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而人工智能技術(shù)就可以很好地輔助我們對零散信息進行分類與排序，然后依據(jù)分類項目對數(shù)據(jù)進行挖掘整理[2]。挖掘有效信息的流程如圖1所示.

圖1 數(shù)據(jù)采集流程

采集數(shù)據(jù)能力的不斷提升，優(yōu)秀的深度學習算法，超高速的計算能力這些優(yōu)勢令人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的需求越來越明顯。人工智能在大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的情況下面對網(wǎng)絡(luò)安全主要有以下幾點優(yōu)勢：一是大數(shù)據(jù)識別威脅，可在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上保障數(shù)據(jù)安全；二是對關(guān)聯(lián)性安全態(tài)勢進行分析，可以全面感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境內(nèi)外部的安全威脅；三是自主學習應(yīng)急響應(yīng)防御，主動建立安全防御體系?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

2.1 虛擬化硬件與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集

將硬件進行虛擬化，既可以節(jié)約硬件設(shè)備的資金成本，還可以通過大數(shù)據(jù)以及人工智能網(wǎng)絡(luò)為安全系統(tǒng)設(shè)計提供更好的數(shù)據(jù)交互性。虛擬的硬件為數(shù)據(jù)采集、儲存、傳輸提供了極大的便利，為人工智能網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)分析提供了有力的支持。通過人工智能的主動篩選作用過濾掉很多無用的數(shù)據(jù)信息，極大地提高了有效數(shù)據(jù)信息的采集能力，進而提升網(wǎng)絡(luò)入侵行為的識別速度以及響應(yīng)速度[3]。

2.2 基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)設(shè)計

在網(wǎng)絡(luò)入侵時間發(fā)生的第一時間，各個節(jié)點的數(shù)據(jù)信息首先被網(wǎng)絡(luò)層的虛擬化功能進行采集，并將這些樣本參數(shù)進行積累構(gòu)成關(guān)于網(wǎng)絡(luò)入侵行為的數(shù)據(jù)信息庫，這些包含了樣本空間的數(shù)據(jù)信息能夠完全表達網(wǎng)絡(luò)入侵的行為。一般來講，這些表達網(wǎng)絡(luò)入侵行為的空間特征通常是非常完備的，運用這些數(shù)據(jù)信息建立人工智能安全網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)雖然可以對網(wǎng)絡(luò)入侵行為有很高的辨識率，但是整個運算過程中需要對大量的數(shù)據(jù)進行運算判定，這也會使響應(yīng)速度大為降低。為了提高系統(tǒng)整體的響應(yīng)速度，便需要對高緯度的特征進行稀疏化，從中選取少量的能夠明顯表達網(wǎng)絡(luò)入侵行為的代表性特征建立人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，這樣系統(tǒng)就會具備非常高的效應(yīng)速度[4]。

2.3 監(jiān)測和響應(yīng)模塊的設(shè)計

一般情況下，網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)能夠迅速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵行為或病毒木馬的入侵行為，但是在沒有接收到具體命令時無法進行后續(xù)的操作。但是人工智能網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)信息分析病毒木馬侵入危害的等級，并向用戶提出警示并直接進行處理，有效的確保網(wǎng)絡(luò)整體的安全性。例如在防火墻、垃圾郵件、入侵檢測中都可以應(yīng)用人工智能系統(tǒng)依托大數(shù)據(jù)檢測危險數(shù)據(jù)表達特征，進而經(jīng)過智能分析做出相應(yīng)的響應(yīng)處置，并通過人工智能系統(tǒng)的自主深度學習，建立相關(guān)的數(shù)據(jù)庫在不同程度上大大提高處理效率，同時提高處理工作的信息準確性。

3 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下人工智能應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的發(fā)展

3.1 人工智能應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的最終目標是實現(xiàn)動態(tài)自主學習安全防御

想要實現(xiàn)這個目標首先需要以大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，構(gòu)建綜合認證、授權(quán)、監(jiān)控、分析、預警以及響應(yīng)處置等多個服務(wù)于一體且具備更加強大功能的安全服務(wù)，這樣各個終端即網(wǎng)絡(luò)的安全防護能力也能夠得到有效提升。與此同時，各行業(yè)在構(gòu)建信息監(jiān)控中心之后可以有效實現(xiàn)信息系統(tǒng)安全形勢及時處置和合理管理，通過構(gòu)建監(jiān)測感知—分析研判—決策制定—響應(yīng)處置—監(jiān)測感知閉環(huán)監(jiān)測系統(tǒng)，來推動安全防御體系的自學習，具體狀況見下圖2。

圖2 閉環(huán)監(jiān)測系統(tǒng)流程

在該體系中，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要表現(xiàn)為三個方面：一是解決異構(gòu)數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)問題；二是為分析研判時處理的海量數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)挖掘算法的支持；三是可以通過模式識別和數(shù)據(jù)挖掘等系統(tǒng)學習能力來為制度決策提供依據(jù)。

3.2 以大數(shù)據(jù)和人工智能來推動網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)智能化安全運維

在網(wǎng)絡(luò)不斷普及的形勢下黑客攻擊在手段方面呈現(xiàn)出多樣化、協(xié)同化的發(fā)展趨勢。要想對某種安全威脅進行精確判斷需要安全管理人員具備較高專業(yè)技能。在實際應(yīng)用中，各式各樣的安全設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生具有海量信息的安全事件，而這些信息中必然會包含大量虛假信息，要從這些信息中判定安全威脅，會消耗了管理人員大量的精力。在這種情況下，利用人工智能技術(shù)智能化判定安全事故以及智能化響應(yīng)處置在安全運維的過程中顯得尤為重要[5]。

但是網(wǎng)絡(luò)安全威脅的判定以及響應(yīng)處置不僅需要海量的基于經(jīng)驗積累的知識，還需要在優(yōu)秀的算法理論支持下對安全特征進行更深層的分析與學習，所以發(fā)展的速度非常緩慢。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)向前推動了一大步，正是有了大數(shù)據(jù)才能夠?qū)⑾闰炛R庫、機器學習等方法的結(jié)合在實際中的應(yīng)用。大圖3所示為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)基本框架。

圖3 智能網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)框架

人工智能安全系統(tǒng)的重點在于各種數(shù)據(jù)庫的建立，當數(shù)據(jù)庫包含的數(shù)據(jù)越詳盡，人工智能安全系統(tǒng)進行自主安全分析與自主安全處置的依據(jù)就越多，就可以采用更加適合的方式進行防御。知識庫包括先驗知識庫、攻擊特征庫、行為模型庫和處置經(jīng)驗庫。行業(yè)內(nèi)部的眾多專家在技術(shù)和經(jīng)驗積累基礎(chǔ)上實施分析和規(guī)則提取后構(gòu)建了先驗知識庫。攻擊特征庫、行為模型庫、處置經(jīng)驗庫則主要是集成和抽取安全數(shù)據(jù)源之后經(jīng)過提煉分析后構(gòu)成。

4.3 借助大數(shù)據(jù)思維，實現(xiàn)更準確的安全趨勢預測

網(wǎng)絡(luò)攻擊具有很強的突然性，無法及時有效地預測被攻擊的具體時間。但是可以針對攻擊者的目標和基本意圖進行分析之后，對于系統(tǒng)安全防護能力進行評估，就可以對下一時間段內(nèi)系統(tǒng)的安全風險進行準確預測。伴隨著數(shù)據(jù)不斷地獲取以及高度的共享，對于安全趨勢的預測不再僅限于業(yè)務(wù)系統(tǒng)和安全日志等數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)思維，大范圍地關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輿情、政治局勢、經(jīng)濟發(fā)展情況等等數(shù)據(jù)，將預測的準確程度大幅度提高。針對安全區(qū)是預測的結(jié)果將各個安全設(shè)備整合成一個整體，協(xié)同聯(lián)動，減少發(fā)生潛在的安全威脅，最終實現(xiàn)智能化動態(tài)防御。

5 結(jié)語

各式各樣的人工智能不斷涌現(xiàn)的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的日漸成熟。而在當前的安全期是預測、智能化安全運維以及動態(tài)安全防御等系統(tǒng)的應(yīng)用過程中都會相應(yīng)配備強大的智能核心。想要高效運轉(zhuǎn)這顆核心就必須要對人工智能進行高效利用，同時也要結(jié)合學習狀況制定出更加完善的解決對策和方案，通過構(gòu)建專家知識共享系統(tǒng)，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫要進一步完善，這樣才能讓智能核心的信息分析和處理綜合能力得到全面提升，并不斷地加深研究，發(fā)揮人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的巨大優(yōu)勢。