摘要：在互聯(lián)網(wǎng)時代，信息安全已成為全球關注的熱點問題。隨著網(wǎng)絡攻擊手段的不斷演進，傳統(tǒng)安全防護措施已經(jīng)難以滿足日益增長的安全需求，人工智能技術(shù)的崛起為互聯(lián)網(wǎng)信息安全帶來了新的希望。人工智能技術(shù)的應用不僅能夠提高風險評估的準確性，還能夠加強防控策略的有效性?；诖耍疚奶接懥嘶谌斯ぶ悄艿幕ヂ?lián)網(wǎng)信息安全風險評估與防控策略，供相關人員參考。

關鍵詞：人工智能；互聯(lián)網(wǎng)信息安全；風險評估；防控策略

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)信息安全作為現(xiàn)代社會的重要議題，它的重要性不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更深入到社會、經(jīng)濟和政治等多個層面。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字化生活方式已成為常態(tài)，人們的工作、學習、娛樂越來越多地依賴于網(wǎng)絡。個人隱私、金融交易、社交互動等敏感信息在網(wǎng)絡空間中頻繁交換，一旦信息安全受到威脅，后果不堪設想。個人隱私泄露可能導致身份盜竊、財產(chǎn)損失，甚至影響個人安全。對于企業(yè)而言，泄露商業(yè)秘密可能削弱其市場競爭力，造成不可估量的經(jīng)濟損失，國家安全更是與互聯(lián)網(wǎng)信息安全息息相關，網(wǎng)絡攻擊可能針對國家關鍵基礎設施，如電網(wǎng)、交通系統(tǒng)和金融服務系統(tǒng)，一旦遭受破壞，將對社會秩序和國家安全構(gòu)成嚴重威脅。因此，建立人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風險評估與防控，共同防范和應對網(wǎng)絡威脅，成為當前互聯(lián)網(wǎng)信息安全防范亟須解決的任務。

二、互聯(lián)網(wǎng)信息安全現(xiàn)狀分析

（一）常見網(wǎng)絡安全威脅類型

網(wǎng)絡安全威脅包括病毒、木馬、勒索軟件、網(wǎng)絡釣魚、分布式拒絕服務（DDoS）攻擊和零日漏洞攻擊等。如表1所示，病毒和木馬是常見的惡意軟件，能夠悄無聲息地侵入用戶的計算機系統(tǒng)，竊取敏感信息或破壞系統(tǒng)功能。勒索軟件則通過加密用戶數(shù)據(jù)，要求支付贖金以解鎖，給個人和企業(yè)造成重大損失。網(wǎng)絡釣魚攻擊通常通過假冒合法網(wǎng)站或電子郵件，誘騙用戶提供敏感信息。DDoS攻擊通過大量請求使目標服務器超負荷運行，導致正常用戶無法訪問服務。零日漏洞攻擊則利用軟件中未知的安全漏洞進行攻擊，往往難以防范[1]。

（二）網(wǎng)絡安全風險的來源與特點

網(wǎng)絡安全風險的來源多種多樣，包括惡意程序、山寨軟件、釣魚網(wǎng)站、惡意二維碼等。

首先，惡意程序是網(wǎng)絡安全風險的來源之一，包括病毒、木馬、勒索軟件等，它們通過各種途徑傳播，如電子郵件附件、惡意下載鏈接、感染的網(wǎng)站等。惡意程序能夠悄無聲息地侵入用戶的設備，竊取敏感信息、破壞系統(tǒng)功能甚至控制設備。

其次，山寨軟件也對網(wǎng)絡安全構(gòu)成威脅，山寨軟件通常模仿合法軟件的外觀和功能，誘使用戶下載和安裝。一旦安裝，它們會收集用戶的個人信息或打開設備上的后門，讓黑客更容易侵入。

最后，釣魚網(wǎng)站作為生活中常見的網(wǎng)絡安全風險來源，攻擊者通過創(chuàng)建與真實網(wǎng)站相似的假冒網(wǎng)站，誘騙用戶提供敏感信息，如用戶名、密碼、信用卡號等，這些信息一旦被竊取，將導致財產(chǎn)損失或身份盜用。這些風險具有一定的隱蔽性，往往難以立即發(fā)現(xiàn)[2]。

（三）互聯(lián)網(wǎng)信息安全面臨的挑戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)信息安全面臨的挑戰(zhàn)包括網(wǎng)絡攻擊數(shù)量的不斷增長、攻擊手段的日益復雜、有效安全防護措施的缺乏，以及專業(yè)安全人才的短缺。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，攻擊者的手段也在不斷進步，使網(wǎng)絡攻擊更加頻繁和難以防御。同時，攻擊手段的復雜化也增加了安全防護難度，盡管市場上存在多種安全產(chǎn)品和服務，但有效的安全防護措施仍然不足。此外，隨著網(wǎng)絡攻擊的專業(yè)化和高技術(shù)化，對專業(yè)安全人才的需求日益增加，但現(xiàn)有的安全人才儲備卻遠遠無法滿足市場需求。

三、基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風險評估

（一）人工智能在風險評估中的應用

1.機器學習與數(shù)據(jù)挖掘

人工智能通過機器學習算法對大量安全數(shù)據(jù)進行分析，挖掘潛在的安全威脅和異常模式。機器學習算法能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性和隱藏規(guī)律，為風險評估提供支持。例如，通過聚類算法，可以將相似的網(wǎng)絡流量或系統(tǒng)日志進行分組，識別異常流量或行為模式。同時，通過分類算法，可以構(gòu)建惡意軟件檢測模型，自動識別惡意軟件的行為特征。

2.自然語言處理與文本分析

隨著網(wǎng)絡社交媒體的普及，大量文本信息在網(wǎng)絡上傳播。利用自然語言處理技術(shù)，人工智能能夠理解和分析網(wǎng)絡文本內(nèi)容，識別潛在的安全威脅。例如，通過對社交媒體上的用戶評論和帖子進行情感分析，可以判斷用戶對某個產(chǎn)品或服務的態(tài)度，及時發(fā)現(xiàn)潛在的輿情危機；通過對網(wǎng)絡聊天室或論壇中的聊天內(nèi)容進行關鍵詞提取和語義分析，可以發(fā)現(xiàn)潛在的惡意言論或謠言傳播[3]。

3.異常檢測與行為分析

人工智能系統(tǒng)能夠?qū)W習正常的網(wǎng)絡行為模式，并實時檢測與這些模式不符的異常行為，及時發(fā)出警報。例如，基于時間序列分析的異常檢測算法可以監(jiān)測網(wǎng)絡流量的突變，發(fā)現(xiàn)異常流量峰值；基于用戶行為分析的異常檢測算法可以構(gòu)建用戶行為模型，識別與正常行為模式不符的異常行為，如頻繁的登錄失敗、異常的訪問路徑等。

（二）風險評估模型的構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)收集與預處理

風險評估模型的構(gòu)建首先需要收集大量的網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志、用戶行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于不同的網(wǎng)絡設備和系統(tǒng)，格式和質(zhì)量各異。因此，數(shù)據(jù)預處理是必不可少的步驟，數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標注，旨在消除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習算法處理的形式。

2.特征選擇與模型訓練

從預處理后的數(shù)據(jù)中提取關鍵特征是風險評估模型構(gòu)建的關鍵步驟。特征選擇需要綜合考慮數(shù)據(jù)的可解釋性、模型的復雜度和性能等因素。通過選擇有效特征，可以提高模型的準確性和泛化能力。在特征選擇的基礎上，利用機器學習算法訓練風險評估模型。常見的機器學習算法包括支持向量機、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等。因此，選擇合適的算法并調(diào)整其參數(shù)是模型訓練過程中的重要任務。

3.風險等級劃分與評估標準

根據(jù)模型輸出，將風險劃分為不同等級，并制定相應的評估標準和響應措施。風險等級劃分可以根據(jù)實際需求和業(yè)務場景進行定制，如劃分為高、中、低三個等級。評估標準包括風險概率、影響范圍、持續(xù)時間等指標。對于不同等級的風險，需要制定相應的響應措施，如加強安全防護、限制訪問權(quán)限、及時發(fā)布安全公告等。

四、基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全防控策略

（一）人工智能在防控策略中的應用

1.入侵檢測與防御系統(tǒng)

入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS）是網(wǎng)絡安全的基石。人工智能技術(shù)在這些系統(tǒng)中的集成，使它們能夠更加精準地識別和防御各種網(wǎng)絡攻擊。通過使用機器學習算法，如深度學習，人工智能系統(tǒng)可以從大量網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中學習和識別出正常的網(wǎng)絡行為模式，并與實時網(wǎng)絡行為進行比較，以檢測異常和潛在的威脅。深度學習模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNNs），在處理網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，因為它們能夠識別數(shù)據(jù)中的復雜模式。

此外，人工智能系統(tǒng)還可以通過自然語言處理（NLP）技術(shù)分析網(wǎng)絡通信中的文本數(shù)據(jù)，從而識別惡意命令或攻擊指示。人工智能驅(qū)動的IDS/IPS系統(tǒng)不僅能夠檢測已知的攻擊模式，還能夠識別新型和未知的攻擊行為。它們通過持續(xù)學習和適應網(wǎng)絡環(huán)境的變化，提高了對零日漏洞攻擊的防御能力[4]。

2.智能安全預警與響應機制

智能安全預警系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)對網(wǎng)絡安全威脅進行實時監(jiān)控和分析。通過收集和分析來自不同來源的安全數(shù)據(jù)，如威脅情報、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡流量等，人工智能系統(tǒng)能夠預測和識別即將發(fā)生的安全事件。人工智能系統(tǒng)通過建立和維護威脅情報庫，能夠及時更新關于最新漏洞、惡意軟件和攻擊手段的信息。結(jié)合行為分析技術(shù)，人工智能可以識別與已知威脅模式相似的行為，從而提前發(fā)出預警。

此外，人工智能還可以通過分析攻擊者的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序（TTPs），預測可能的攻擊路徑和目標。在響應機制方面，人工智能系統(tǒng)可以自動化執(zhí)行一系列預定義的安全措施，如隔離受感染的系統(tǒng)、阻斷惡意流量、更新防火墻規(guī)則等，這種自動化響應不僅加快了對安全事件的處理速度，還減輕了安全團隊的工作負擔。

3.智能安全審計與合規(guī)管理

智能安全審計和合規(guī)管理系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)，自動化安全合規(guī)性檢查和審計過程。人工智能系統(tǒng)可以分析組織的安全策略、配置文件和訪問控制列表，以確保它們符合行業(yè)標準和法規(guī)要求，通過使用機器學習算法，人工智能系統(tǒng)能夠識別潛在的配置錯誤和安全漏洞，從而降低安全風險。

此外，人工智能還可以通過分析用戶的行為和訪問模式，以檢測潛在的內(nèi)部威脅，對于保護敏感數(shù)據(jù)和維護合規(guī)性至關重要。同時，人工智能系統(tǒng)還可以自動化生成安全報告和審計日志，這些報告用于向管理層展示安全狀況，或者需要時提供給監(jiān)管機構(gòu)。通過這種方式，組織可以確保安全措施始終處于最佳狀態(tài)，并及時應對任何合規(guī)性問題。

（二）防控策略的實施步驟

1.風險識別與評估

風險識別與評估是構(gòu)建有效防控策略的基石。人工智能技術(shù)在這一步驟中發(fā)揮著至關重要作用，通過利用機器學習和深度學習算法，人工智能系統(tǒng)能夠從大量的數(shù)據(jù)中學習和識別網(wǎng)絡行為的正常模式，并與實時網(wǎng)絡行為進行比較，以檢測異常和潛在的威脅。例如，人工智能可以通過分析網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)，識別未授權(quán)的訪問嘗試或數(shù)據(jù)泄露的跡象。同時，人工智能系統(tǒng)還可通過自然語言處理（NLP）技術(shù)分析網(wǎng)絡通信中的文本數(shù)據(jù)，從而識別可能的釣魚攻擊或其他社會工程手段。在風險評估階段，人工智能技術(shù)不僅能夠幫助識別已知的威脅，還能夠通過異常檢測算法發(fā)現(xiàn)新型和未知的攻擊模式，這些算法可以識別與正常行為模式不符的行為，從而發(fā)出預警，風險評估結(jié)果會量化為風險等級，為選擇防護措施選擇提供依據(jù)。

2.防護措施的選擇與部署

基于風險評估結(jié)果，組織需要選擇合適的防護措施進行部署。人工智能技術(shù)在這一步驟中的應用體現(xiàn)在能夠自動推薦和配置安全措施。例如，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)評估結(jié)果自動調(diào)整防火墻規(guī)則，以阻止已知的惡意IP地址或域名。同時，人工智能還可以推薦部署入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS），這些系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡活動，并在檢測威脅時自動采取行動。此外，人工智能還可以幫助組織識別和修補軟件漏洞，通過自動化漏洞掃描和評估，確保安全漏洞得到及時修復[5]。

3.持續(xù)監(jiān)控與策略優(yōu)化

持續(xù)監(jiān)控與策略優(yōu)化是確保防控策略長期有效的關鍵。人工智能系統(tǒng)可以實時監(jiān)控網(wǎng)絡安全狀態(tài)，通過持續(xù)的數(shù)據(jù)分析識別新的威脅和漏洞。這些系統(tǒng)還能夠自動記錄和分析安全事件，為安全團隊提供寶貴的洞察，幫助他們理解攻擊者的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序?；谶@些洞察，人工智能系統(tǒng)可以自動調(diào)整和優(yōu)化安全策略，以應對新出現(xiàn)的威脅。

例如，如果人工智能系統(tǒng)檢測到某種新型的攻擊模式，它可以自動更新IDS/IPS規(guī)則，以防止此類攻擊。此外，人工智能技術(shù)還可以幫助組織進行預測性分析，通過分析歷史數(shù)據(jù)和當前的安全趨勢預測未來的安全威脅。這種預測能力使組織能夠提前準備和調(diào)整安全措施，從而更有效地防范未來的攻擊。

五、結(jié)束語

綜上所述，基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風險評估與防控策略是提高互聯(lián)網(wǎng)信息安全水平的關鍵手段。通過大數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習等技術(shù)，可以準確評估互聯(lián)網(wǎng)信息安全風險，為制定針對性的防控策略提供有力支持。由此可見，人工智能與信息安全緊密相連，只有不斷創(chuàng)新和完善風險評估機制，強化防控策略，才能確保信息安全與可靠。

作者單位：蔣紅亮 中國移動通信集團山東有限公司

參考文獻

[1]朱曉云.“大智移云”背景下高校財務會計向管理會計轉(zhuǎn)型探究[J].當代會計，2022，（24）：143-145.

[2]孟云.談大數(shù)據(jù)背景下高校財務會計向管理會計轉(zhuǎn)型[J].今商圈，2022，（22）：0189-0192.

[3]王和龍，宋靜鵬，李聰.人工智能技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)信息服務安全評估中的應用[J].電聲技術(shù)，2022，46（11）：70-73.

[4]劉威，李江豐.人工智能技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)信息服務安全評估中的應用研究[J].通信管理與技術(shù)，2023，（01）：46-47.

[5]胡建敏.人工智能背景下的計算機網(wǎng)絡安全風險控制[J].數(shù)字通信世界，2023，（04）：186-188.