摘要：移動通信技術(shù)的普及和發(fā)展，使得網(wǎng)絡安全問題也日益凸顯。人工智能技術(shù)的應用為移動通信網(wǎng)絡安全防護提供了新的解決方案。人工智能技術(shù)能夠提高移動通信網(wǎng)絡威脅檢測的準確性，加快響應速度，并提升移動通信網(wǎng)絡整體的安全防護水平。本文將探討移動通信網(wǎng)絡的基本原理與架構(gòu)、常見的網(wǎng)絡安全威脅、面臨的挑戰(zhàn)，以及人工智能在移動通信網(wǎng)絡安全防護中的應用。

關(guān)鍵詞：人工智能；移動通信網(wǎng)絡安全；威脅檢測；數(shù)據(jù)隱私；智能管理

一、引言

在數(shù)字化時代，移動通信網(wǎng)絡已成為人們生活中不可或缺的一部分。隨著網(wǎng)絡攻擊手段的不斷演進，移動通信網(wǎng)絡安全面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，人工智能技術(shù)的發(fā)展為網(wǎng)絡安全領(lǐng)域帶來了新的希望，其在威脅檢測、數(shù)據(jù)保護和用戶教育等方面展現(xiàn)出巨大潛力。

二、移動通信網(wǎng)絡的基本原理與架構(gòu)

移動通信網(wǎng)絡是通過無線電波連接移動設備和基站，進而與固定網(wǎng)絡相結(jié)合的通信系統(tǒng)。移動通信網(wǎng)絡的架構(gòu)通常分為三個主要部分：無線接入網(wǎng)（RAN）、核心網(wǎng)和傳輸網(wǎng)。無線接入網(wǎng)是用戶與網(wǎng)絡連接的第一步，它包括基站（也稱為蜂窩塔）和移動設備。基站通過無線電波覆蓋特定的地理區(qū)域，稱為蜂窩。移動設備（如智能手機或平板電腦）通過這些無線電波與最近的基站通信，從而接入網(wǎng)絡；核心網(wǎng)是移動通信網(wǎng)絡的大腦，它負責管理和控制通信會話，包括呼叫處理、用戶身份驗證、計費和服務質(zhì)量管理等。核心網(wǎng)由多個網(wǎng)絡元素組成，包括移動交換中心（MSC）、訪問網(wǎng)絡路由器（ANR）和網(wǎng)關(guān)GPRS支持節(jié)點（GGSN）。這些元素共同工作，確保數(shù)據(jù)和語音通信在用戶之間以及用戶和外部網(wǎng)絡（如互聯(lián)網(wǎng)）之間順暢傳輸；傳輸網(wǎng)負責在網(wǎng)絡的不同節(jié)點之間建立物理連接。它使用高速光纖、微波鏈路或其他傳輸技術(shù)，確保數(shù)據(jù)以最快速度和最可靠的方式在網(wǎng)絡中傳輸。傳輸網(wǎng)的設計要求高度的冗余和可靠性，以防止數(shù)據(jù)丟失或通信中斷[1]。

三、常見的移動通信網(wǎng)絡安全威脅

（一）惡意軟件與病毒

惡意軟件和病毒是移動通信網(wǎng)絡安全的主要威脅之一，通過多種途徑傳播，例如通過感染的應用、電子郵件附件、惡意網(wǎng)站鏈接等。一旦設備被感染，惡意軟件便可以竊取用戶的敏感信息，如聯(lián)系人列表、短信內(nèi)容，甚至銀行賬戶信息。病毒還可能破壞設備上的文件，導致設備無法正常使用，甚至在某些情況下，可以使整個網(wǎng)絡系統(tǒng)癱瘓。

（二）網(wǎng)絡釣魚與詐騙

網(wǎng)絡釣魚和詐騙是通過偽裝成可信實體，誘騙用戶提供敏感信息的一種攻擊手段。攻擊者可能會發(fā)送看似來自銀行或其他官方機構(gòu)的短信或電子郵件，誘導用戶點擊鏈接并輸入賬號、密碼或其他重要信息，這些信息一旦被攻擊者獲取，就可能導致財產(chǎn)損失或身份盜用。詐騙者還可能通過假冒的應用程序或網(wǎng)站進行詐騙，給用戶帶來經(jīng)濟損失。

（三）數(shù)據(jù)泄露與隱私侵犯

隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，越來越多的個人信息被存儲在移動設備上。數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯事件頻發(fā)。用戶地理位置、通話記錄、短信內(nèi)容、個人照片等敏感信息被泄露后，可能被用于身份盜竊、商業(yè)間諜活動或其他非法用途。數(shù)據(jù)泄露通常是由于網(wǎng)絡攻擊、惡意軟件感染或人為錯誤導致的，隱私侵犯不僅損害了個人的隱私權(quán)，還可能對個人聲譽和社會信任度造成長期影響。

（四）拒絕服務攻擊（DoS/DDoS）

拒絕服務攻擊（DoS）和分布式拒絕服務攻擊（DDoS）旨在通過大量請求使網(wǎng)絡服務不可用。攻擊者可能會利用僵尸網(wǎng)絡（由大量受感染的設備組成的網(wǎng)絡）發(fā)起攻擊，向目標服務器發(fā)送大量請求，因超出服務器處理能力，導致正常用戶無法訪問服務。DoS/DDoS攻擊對移動通信網(wǎng)絡的影響尤為嚴重，因為其可能導致整個通信網(wǎng)絡癱瘓，影響大量用戶的正常使用。

四、移動通信網(wǎng)絡安全面臨的挑戰(zhàn)

（一）移動設備的多樣性與復雜性

移動設備的多樣性和復雜性是移動通信網(wǎng)絡安全面臨的主要問題。隨著智能手機、平板電腦、可穿戴設備等各類移動設備的普及，攻擊者有了更多的目標和入口。每種設備都有其獨特的操作系統(tǒng)、硬件架構(gòu)和應用程序生態(tài)系統(tǒng)，這些差異性導致了安全漏洞的多樣化和安全防護措施的復雜化。不同設備上的操作系統(tǒng)更新速度不一致，導致安全漏洞修復的延遲。移動應用的廣泛使用增加了安全風險，因為應用程序可能存在設計缺陷或安全漏洞，容易被惡意軟件利用，移動設備的便攜性也意味著它們更容易丟失或被盜，從而增加了數(shù)據(jù)泄露的風險。

（二）網(wǎng)絡協(xié)議的漏洞與不足

移動通信網(wǎng)絡依賴于一系列復雜的網(wǎng)絡協(xié)議來傳輸數(shù)據(jù)。然而這些協(xié)議的設計漏洞和不足可能被攻擊者利用，從而威脅網(wǎng)絡的安全。例如，無線通信協(xié)議可能存在未加密的傳輸通道，使得數(shù)據(jù)容易被截獲和篡改。此外，網(wǎng)絡協(xié)議的實現(xiàn)錯誤也可能導致安全漏洞，如著名的“心臟出血”漏洞就是SSL/TLS協(xié)議的一個實現(xiàn)缺陷。網(wǎng)絡協(xié)議的更新和維護是一個持續(xù)的過程，需要設備制造商、操作系統(tǒng)開發(fā)者和網(wǎng)絡服務提供商的緊密合作。然而，由于移動通信網(wǎng)絡的全球性和開放性，協(xié)議的更新和維護工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)，即使是微小的協(xié)議漏洞，也可能被攻擊者利用，造成嚴重的安全后果。

（三）用戶安全意識的缺乏

用戶安全意識的缺乏是移動通信網(wǎng)絡安全面臨的重要挑戰(zhàn)。許多用戶對網(wǎng)絡安全的認識不足，容易成為網(wǎng)絡釣魚、詐騙和其他社交工程攻擊的目標。例如，用戶可能會在不安全的網(wǎng)絡環(huán)境中使用移動設備，或者下載來歷不明的應用程序，這些行為都可能導致個人信息的泄露。此外，用戶往往忽視操作系統(tǒng)和應用程序的更新，從而使得設備長期處于易受攻擊的狀態(tài)。用戶還可能使用弱密碼或重復使用密碼，這些行為大大降低了移動通信網(wǎng)絡的安全性[2]。

五、人工智能在移動通信網(wǎng)絡安全防護中的應用

（一）智能入侵檢測系統(tǒng)（IDS）

1.基于機器學習的異常行為檢測

機器學習作為人工智能的一個重要分支，利用算法讓計算機系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習并自動改進。在IDS中，基于機器學習的異常行為檢測通過對大量網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)的訓練和學習，能夠識別與正常行為模式不符的異常流量。例如，通過分析網(wǎng)絡流量的統(tǒng)計特征、時間序列、流量模式等，機器學習模型可以構(gòu)建出正常行為的基準線，并將超出基準線的流量標記為異常，從而及時發(fā)現(xiàn)DDoS攻擊、網(wǎng)絡釣魚等惡意行為。為驗證基于機器學習的移動通信網(wǎng)絡切片安全部署技術(shù)的實際應用效果，對該技術(shù)引入前后相關(guān)數(shù)據(jù)進行對比實驗，得到的流量包預測結(jié)果如圖1所示，得到的通信過程穩(wěn)定性結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)圖2可知，機器學習技術(shù)可以在通信網(wǎng)絡切片的安全部署中發(fā)揮關(guān)鍵作用。不僅能夠提高對安全威脅的識別和響應能力，還能夠優(yōu)化資源的分配，從而提升網(wǎng)絡的整體效能。通過整合敏感數(shù)據(jù)安全管理檢查和機器學習算法，可以實現(xiàn)對系統(tǒng)資源的智能、自動調(diào)整，以更好地保護敏感數(shù)據(jù)的安全性。這種方式不僅提高了網(wǎng)絡安全性，也減輕了人工管理的負擔[3]。

2.深度學習在惡意流量識別中的應用

深度學習是機器學習的一個子領(lǐng)域，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)對數(shù)據(jù)進行多層次、抽象化的特征學習和表示。在IDS中，深度學習技術(shù)被廣泛應用于惡意流量的識別。通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，IDS可以對網(wǎng)絡流量進行深度特征提取和學習，從而實現(xiàn)對惡意流量的高精度識別。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對流量數(shù)據(jù)進行特征提取，再利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）對時間序列進行建模，可以有效識別出加密隧道、僵尸網(wǎng)絡等復雜惡意流量。

（二）智能安全預警與響應機制

1.實時威脅情報的收集與分析

實時威脅情報是網(wǎng)絡安全防護的重要依據(jù)。智能安全預警與響應機制通過收集和分析不同來源的實時威脅情報，如黑客論壇、漏洞披露平臺、惡意軟件分析等，構(gòu)建出全面的威脅情報庫。利用人工智能技術(shù)對情報庫進行深度挖掘和分析，能有效發(fā)現(xiàn)潛在的威脅目標、攻擊手段、攻擊者身份等信息等，為網(wǎng)絡安全防護提供有力支持。

2.自動化安全事件響應與處置

在網(wǎng)絡安全事件中，快速響應和有效處置至關(guān)重要。智能安全預警與響應機制通過自動化安全事件響應與處置流程，可以大幅度提高網(wǎng)絡安全事件的處置效率。具體而言，當檢測到安全事件時，系統(tǒng)可以自動觸發(fā)響應機制，如隔離受感染設備、阻斷惡意流量、啟動應急預案等。同時，利用人工智能技術(shù)對事件進行智能分析和評估，可以為安全人員提供決策支持和建議，幫助他們更好地應對和處置網(wǎng)絡安全事件。

（三）數(shù)據(jù)隱私保護與加密通信

1.利用人工智能優(yōu)化加密算法

在移動通信中，數(shù)據(jù)隱私保護是至關(guān)重要的。傳統(tǒng)的加密方法雖然在一定程度上能夠保障數(shù)據(jù)的安全性，但隨著計算能力的提升和密碼學研究的深入，傳統(tǒng)的加密方法面臨著越來越大的破解風險。人工智能的引入，為優(yōu)化加密算法提供了新的可能。人工智能可以通過學習大量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，進而優(yōu)化加密算法的設計。例如，利用機器學習算法分析歷史通信數(shù)據(jù)，可以找出通信數(shù)據(jù)中的模式，從而設計出更加高效、安全的加密算法。同時，人工智能還能對加密算法進行自動優(yōu)化，通過不斷地迭代和改進，提高加密算法的強度和安全性。

2.隱私保護技術(shù)在移動通信中的應用

除優(yōu)化加密算法外，人工智能還可以應用于隱私保護技術(shù)的設計和實現(xiàn)。在移動通信中，用戶的個人信息和通信內(nèi)容往往會被多個服務提供商獲取和處理。如何在保證服務質(zhì)量的同時，保護用戶的隱私信息不被泄露，是移動通信網(wǎng)絡安全防護的重要任務之一。人工智能可以通過學習用戶的行為習慣、通信模式等信息，為用戶提供更加個性化的隱私保護方案。例如，利用深度學習算法分析用戶的通信行為，可以預測用戶可能感興趣的內(nèi)容和服務，從而為用戶提供更加精準、個性化的推薦服務，同時保護用戶的隱私信息不被泄露[4]。

（四）智能反欺詐與反釣魚技術(shù)

1.基于自然語言處理的欺詐內(nèi)容識別

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，欺詐和釣魚行為也愈發(fā)猖獗，不僅給用戶帶來了經(jīng)濟損失，還可能泄露用戶的個人信息，給用戶的隱私安全帶來嚴重威脅。人工智能的引入，為智能反欺詐和反釣魚技術(shù)的發(fā)展提供了有力支持。自然語言處理是人工智能的一個重要分支，它可以讓機器理解和處理人類語言。在反欺詐領(lǐng)域，自然語言處理技術(shù)可以應用于欺詐內(nèi)容的識別。例如，通過分析欺詐短信、釣魚郵件等文本信息，自然語言處理算法可以識別其中的欺詐特征；在詐騙電話中，自然語言處理算法可以識別并提取語音特征（如聲譜圖、基頻等）和文本特征（如關(guān)鍵詞、詞性、句法結(jié)構(gòu)等），從而幫助用戶識別并避免欺詐行為。自然語言處理可應用于社交媒體等平臺的監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并處理欺詐行為，保護用戶的財產(chǎn)安全。

2.圖像識別在釣魚網(wǎng)站檢測中的應用

圖像識別技術(shù)也是人工智能在反釣魚領(lǐng)域的重要應用之一。釣魚網(wǎng)站通常會偽裝成真實的網(wǎng)站，誘騙用戶輸入個人信息或進行交易。圖像識別技術(shù)可以分析網(wǎng)站的圖片、圖標等信息，識別出其中的異常特征，從而幫助用戶識別并避免釣魚網(wǎng)站欺詐。圖像識別技術(shù)還可以應用于視頻通話、視頻會議等場景，防止惡意軟件或釣魚網(wǎng)站通過偽造視頻內(nèi)容來進行欺詐行為。例如，中國電信翼支付系統(tǒng)為應對新興的“AI換臉”欺詐方式，成功自主研發(fā)出金融級KYC證件識別產(chǎn)品“偵圖”平臺，助力支付平臺健全AI換臉欺詐風險偵測體系，有力保障了用戶支付安全，并受到了金融領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。利用“級聯(lián)+雙路卷積+多尺度特征融合”技術(shù)，“偵圖”可交叉校驗用戶上傳的證件信息，并比對人臉進行精確識別；將“預訓練+無監(jiān)督+多模態(tài)”的解決方案應用到背景照風險場景識別中，使得“偵圖”成為可對活體授信進行檢測鑒偽的產(chǎn)品。該系統(tǒng)能夠有效阻擋“AI換臉”相關(guān)欺詐模式的入侵，降低金融風險發(fā)生概率，并全面提升機構(gòu)、平臺安全運營效率，確?；ヂ?lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)安全穩(wěn)定發(fā)展[5]。

六、結(jié)束語

人工智能技術(shù)在移動通信網(wǎng)絡安全防護中的應用展現(xiàn)了巨大的潛力和價值。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和應用實踐，人工智能技術(shù)將為移動通信網(wǎng)絡安全提供更加強大、智能的保障。當然，人工智能技術(shù)雖然強大，但也存在一定的風險和挑戰(zhàn)，因此，相關(guān)機構(gòu)在推動人工智能應用的同時，也需加強對人工智能技術(shù)的監(jiān)管和管理，確保其合法、合規(guī)、安全地應用于移動通信網(wǎng)絡安全防護領(lǐng)域。

作者單位：姚仕聰 中國移動通信集團山東有限公司

參考文獻

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[5]梁文龍.基于人工智能的移動通信傳輸數(shù)據(jù)加密系統(tǒng)設計[J].移動信息，2023，45（8）：120-122.