王巖

【摘 要】 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全面臨著新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的安全防御方法已經(jīng)無法有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊手段。因此，探索如何利用人工智能技術(shù)來提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性顯得尤為重要。文章對(duì)人工智能背景下的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)控制展開研究，以期提升網(wǎng)絡(luò)安全的防御和響應(yīng)能力，有效應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅。

【關(guān)鍵詞】 人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)安全；風(fēng)險(xiǎn)控制

一、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

（一）人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是一種模擬人類智能的計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程學(xué)分支。它涵蓋了多個(gè)子領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、專家系統(tǒng)等，如表1。

（二）人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用領(lǐng)域

第一，威脅識(shí)別與預(yù)測(cè)。人工智能技術(shù)可以分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在威脅和異常模式。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件和其他安全威脅的跡象，提前采取防御措施。第二，入侵檢測(cè)與防御。人工智能技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志和用戶行為，識(shí)別入侵行為并采取相應(yīng)的防御措施。通過建立模型，可以學(xué)習(xí)正常和異常行為模式，及時(shí)發(fā)現(xiàn)入侵活動(dòng)，減少網(wǎng)絡(luò)安全漏洞帶來的損失。第三，數(shù)據(jù)泄露和隱私保護(hù)。人工智能可以用于識(shí)別敏感信息、個(gè)人身份以及網(wǎng)絡(luò)中的隱私漏洞。通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)監(jiān)控和分類，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的信息訪問，并采取相應(yīng)的保護(hù)措施，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。第四，異常行為分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。人工智能技術(shù)可以分析用戶的行為模式和網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，識(shí)別異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過建立模型，可以檢測(cè)到非正常的用戶活動(dòng)、異常數(shù)據(jù)訪問以及其他異常情況，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警，及時(shí)采取措施防止?jié)撛谕{。第五，智能安全決策和響應(yīng)。人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化安全決策和響應(yīng)，根據(jù)實(shí)時(shí)威脅情報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，采取相應(yīng)的行動(dòng)。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，在短時(shí)間內(nèi)做出準(zhǔn)確的安全決策，快速響應(yīng)安全事件，減少潛在損失。

二、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的分類和評(píng)估

（一）安全風(fēng)險(xiǎn)的概念和特點(diǎn)

安全風(fēng)險(xiǎn)是指計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中可能導(dǎo)致系統(tǒng)、數(shù)據(jù)或者用戶受到威脅的潛在事件或條件。安全風(fēng)險(xiǎn)具有動(dòng)態(tài)性，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)是動(dòng)態(tài)變化的，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和攻擊手段的不斷演進(jìn)，安全風(fēng)險(xiǎn)也在不斷改變。安全風(fēng)險(xiǎn)具有多樣性，安全風(fēng)險(xiǎn)涵蓋了多個(gè)方面，包括技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、人員風(fēng)險(xiǎn)和組織風(fēng)險(xiǎn)等。安全風(fēng)險(xiǎn)具有潛在性，安全風(fēng)險(xiǎn)是指潛在的威脅和可能發(fā)生的事件，尚未造成實(shí)際損失或影響。但如果不加以處理，這些潛在風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)導(dǎo)致實(shí)際的安全事故。

（二）計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)分類

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)分類如表2所示。

（三）安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)是為了確定潛在威脅對(duì)組織和網(wǎng)絡(luò)的影響程度，并采取相應(yīng)的控制措施來減輕或消除這些風(fēng)險(xiǎn)。評(píng)估過程第一步通常為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，通過分析威脅識(shí)別、脆弱性識(shí)別等，識(shí)別潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。第二步為風(fēng)險(xiǎn)分析，評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度，確定其優(yōu)先級(jí)和緊急程度。第三步為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，綜合考慮潛在威脅、安全控制措施和組織的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)的整體狀況。第四步為風(fēng)險(xiǎn)控制，基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，采取適當(dāng)?shù)目刂拼胧p輕或消除安全風(fēng)險(xiǎn)。

三、人工智能背景下計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)控制策略

（一）強(qiáng)化入侵檢測(cè)與防御

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)與防御方法已經(jīng)無法應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊，需要借助人工智能的算法和技術(shù)來提升網(wǎng)絡(luò)安全的防御能力。首先，人工智能可以應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，識(shí)別潛在的入侵行為。傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)通常基于規(guī)則和特征庫，無法有效應(yīng)對(duì)未知的攻擊方式，人工智能可以通過學(xué)習(xí)大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，自動(dòng)分析網(wǎng)絡(luò)攻擊的模式和特征，從而提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。其次，人工智能可以應(yīng)用于入侵防御系統(tǒng)，通過智能決策和自適應(yīng)調(diào)整策略，對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)和阻斷。傳統(tǒng)的入侵防御系統(tǒng)主要依靠事先定義的規(guī)則和策略，無法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊日益復(fù)雜和變化的特點(diǎn)，人工智能可以通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整防御策略，提高防御效果和適應(yīng)性。人工智能還可以應(yīng)用于入侵檢測(cè)與防御系統(tǒng)的日志分析和異常行為識(shí)別。通過對(duì)大量的網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，人工智能可以發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的攻擊行為和異常模式，幫助網(wǎng)絡(luò)管理員及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在的安全威脅。

（二）聚合多源情報(bào)與威脅情報(bào)共享

在人工智能背景下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)控制策略中的聚合多源情報(bào)與威脅情報(bào)共享的目的，是通過整合多個(gè)來源的情報(bào)信息以及與其他組織共享威脅情報(bào)，從而提高網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警能力和應(yīng)對(duì)能力。首先，聚合多源情報(bào)可以幫助組織獲得更全面的安全情報(bào)。不同的情報(bào)來源可能有不同的專長和覆蓋范圍，通過聚合這些情報(bào)，可以獲得更全面的安全威脅情報(bào)。這些情報(bào)包括來自內(nèi)部系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)、來自外部安全廠商的威脅情報(bào)、來自公共情報(bào)共享平臺(tái)的情報(bào)等。其次，聚合多源情報(bào)可以提供更準(zhǔn)確的安全情報(bào)。通過比對(duì)和分析不同來源的情報(bào)，可以篩選出重復(fù)、虛假或不準(zhǔn)確的情報(bào)，提高情報(bào)的準(zhǔn)確性。此外，通過對(duì)多源情報(bào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系和威脅趨勢(shì)，提前預(yù)警潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊。第三，共享威脅情報(bào)可以加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全的整體防御能力。通過共享威脅情報(bào)，組織可以及時(shí)了解到其他組織遇到的威脅和攻擊方式，從而加強(qiáng)自身的防御措施。共享威脅情報(bào)可以通過建立安全聯(lián)盟、參與公共情報(bào)共享平臺(tái)、與其他組織進(jìn)行信息交流等方式實(shí)現(xiàn)。共享威脅情報(bào)還可以促進(jìn)不同組織之間的合作和協(xié)同防御，形成聯(lián)合防御的力量。最后，人工智能技術(shù)在聚合多源情報(bào)與威脅情報(bào)共享中發(fā)揮著重要的作用。人工智能可以通過自動(dòng)化的方式對(duì)大量的情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，提取有用的信息并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。人工智能還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別，提高威脅情報(bào)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

（三）強(qiáng)化身份認(rèn)證與訪問控制

強(qiáng)化身份認(rèn)證與訪問控制旨在確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能訪問系統(tǒng)資源，從而減少未經(jīng)授權(quán)的訪問和潛在的安全威脅。首先，強(qiáng)化身份認(rèn)證是指通過多因素身份認(rèn)證方式來增加用戶身份驗(yàn)證的可靠性。在人工智能背景下，可以采用生物特征識(shí)別技術(shù)，如指紋識(shí)別、面部識(shí)別、虹膜識(shí)別等，來對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證。這些生物特征是唯一的，難以偽造，可以有效降低身份認(rèn)證的風(fēng)險(xiǎn)。其次，訪問控制是指對(duì)用戶訪問系統(tǒng)資源的權(quán)限進(jìn)行控制。在人工智能背景下，可以采用基于角色的訪問控制（RBAC）模型來管理用戶的權(quán)限。RBAC模型通過將用戶分配到不同的角色，并為每個(gè)角色分配相應(yīng)的權(quán)限，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)資源的精細(xì)控制。還可以采用基于屬性的訪問控制（ABAC）模型，通過對(duì)用戶的屬性進(jìn)行判斷，決定用戶是否有權(quán)訪問某個(gè)資源。ABAC模型可以根據(jù)用戶的屬性變化自動(dòng)調(diào)整用戶的訪問權(quán)限，提高系統(tǒng)的靈活性和安全性。此外，強(qiáng)化身份認(rèn)證與訪問控制策略還可以結(jié)合人工智能技術(shù)來進(jìn)一步提高安全性。例如可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析，建立用戶的行為模型，并根據(jù)模型對(duì)用戶的訪問行為進(jìn)行評(píng)估和判斷。如果發(fā)現(xiàn)異常的訪問行為，系統(tǒng)可以自動(dòng)報(bào)警或者拒絕訪問，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問。此外，還可以利用人工智能技術(shù)對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，及時(shí)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行應(yīng)對(duì)。

（四）加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)與安全意識(shí)

在人工智能背景下，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)可以提高員工對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的認(rèn)識(shí)和理解，從而防止網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。通過定期舉辦網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)和教育活動(dòng)，可以向員工傳授有關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全的知識(shí)和技能。包括教育員工如何識(shí)別和應(yīng)對(duì)常見的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，如釣魚攻擊、惡意軟件等。通過培訓(xùn)，員工可以了解最新的網(wǎng)絡(luò)安全威脅和防御措施，增強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的意識(shí)和警惕性。在安全培訓(xùn)的基礎(chǔ)上，可以定期組織網(wǎng)絡(luò)安全演練和模擬活動(dòng)，以檢驗(yàn)員工在網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)生時(shí)的應(yīng)對(duì)能力。這些演練可以模擬各種網(wǎng)絡(luò)安全威脅和攻擊，讓員工實(shí)際操作并應(yīng)對(duì)，以提高他們的應(yīng)急響應(yīng)能力和處理技巧。例如通過模擬釣魚攻擊、網(wǎng)絡(luò)針對(duì)性攻擊等方式，測(cè)試員工是否能夠正確辨別和應(yīng)對(duì)這些攻擊。測(cè)試結(jié)果可用于評(píng)估員工的網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)水平，并針對(duì)性地提供培訓(xùn)和教育。其次，可以建立內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全社區(qū)，促進(jìn)員工之間的溝通和共享。通過定期的網(wǎng)絡(luò)安全會(huì)議、討論和分享會(huì)，員工可以交流經(jīng)驗(yàn)、分享最佳實(shí)踐。這樣的溝通和共享可以增強(qiáng)員工對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)注和重視，有利于形成一種共同的網(wǎng)絡(luò)安全文化。最后，可以設(shè)立獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)員工積極參與網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)和意識(shí)活動(dòng)。例如可以設(shè)立網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)競(jìng)賽，對(duì)表現(xiàn)優(yōu)異的員工給予獎(jiǎng)勵(lì)和認(rèn)可。這樣的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制可以激發(fā)員工對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的興趣和熱情，提高他們參與網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)和意識(shí)活動(dòng)的積極性。

四、結(jié)論

隨著科技水平的不斷提高，人工智能技術(shù)也得到了飛速發(fā)展。在當(dāng)今社會(huì)中，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為一項(xiàng)非常重要的科技成果，能夠有效地對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，從而有效提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性。本文基于人工智能技術(shù)與安全風(fēng)險(xiǎn)理論，提出了人工智能背景下計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)控制的策略，希望能夠?qū)訌?qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)控制有所幫助。

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