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摘 要 ：随着计算机网络在日常生活中的普及,网络安全问题日益凸显,特别是在网络通信领域。本文针对计算机网络通 信中的安全风险评估和防护问题,提出了一种基于人工智能的解决方案。通过利用先进的机器学习和深度学习技术,本文的方 法能够有效识别和评估网络通信中的潜在安全威胁,并提出相应的防护措施。实验结果表明,该方法在提高网络通信安全性能 方面具有显著效果,能够有效降低网络攻击的风险,增强网络通信的整体安全性。
关键词 ：网络通信安全,人工智能,风险评估与防护
Risk ZHANG Qian
(Dezhou Vocational and Technical College, Dezhou Shandong 253034)
【Abstract】：With the widespread use of computer networks in daily life, issues of network security, especially in the realm of network communication, have become increasingly prominent. This paper addresses the challenges of security risk assessment and protection in computer network communication by proposing an artificial intelligence-based solution. Utilizing advanced machine learning and deep learning technologies, our approach effectively identifies and assesses potential security threats in network communication and proposes corresponding protective measures. Experimental results demonstrate the significant effectiveness of this method in enhancing network communication security, substantially reducing the risk of network attacks, and strengthening overall communication security.
【Key words】：network communication security; artificial intelligence; risk assessment and protection
引言
随着信息技术的飞速发展,计算机网络已成为现代 社会不可或缺的组成部分 [1]。网络通信的便捷性和高效 性极大地促进了信息的流通和交换,但同时也带来了一 系列安全挑战。网络安全问题,如数据泄露、恶意软件 攻击以及网络诈骗等,已成为亟须解决的全球性问题 [2]。 尤其在网络通信领域,由于数据传输的开放性和复杂 性,安全风险更为显著。传统的网络安全防护措施,如 防火墙和反病毒软件,虽然在一定程度上对信息和数据 传输提供了保护,但在应对日益复杂和智能化的网络攻 击时显得力不从心。鉴于此,本研究提出了一种基于人 工智能的新型网络通信安全风险评估与防护方法。这一 方法利用机器学习和深度学习技术,不仅能够有效识别和预测潜在的安全威胁,还能实时更新防护策略,以适 应不断变化的网络环境。通过这种智能化的安全管理方 式,旨在为网络通信提供更全面、更高效的安全保障, 以应对当今网络安全所面临的挑战。
1 技术基础
1.1 机器学习
机器学习是人工智能的一个核心领域,它使计算机 能够通过学习从数据中识别模式。在网络安全领域,机 器学习被广泛应用于识别异常行为、预测潜在的威胁以 及自动化安全决策过程。其主要通过监督学习、非监督 学习和强化学习等方法,对网络流量、用户行为和应用 程序活动等进行分析,从而有效地检测到恶意软件、入 侵尝试或其他安全威胁 [3]。例如,基于机器学习的异常
检测系统可以通过分析历史数据来学习正常的网络行为 模式,从而能够检测到偏离正常模式的潜在威胁。
1.2 深度学习
深度学习是机器学习的一个分支,其通过构建多层 的神经网络模拟人脑处理信息的方式。在网络通信安全 领域,深度学习技术尤其擅长处理大规模和高维度的数 据,使其在识别复杂的网络攻击模式方面尤为有效。深 度学习模型,如卷积神经网络和循环神经网络,能够提 取网络流量数据中的高级特征,并对其进行分类,以识 别恶意活动。这种方法在处理加密流量、零日攻击和高 级持续性威胁等方面表现出色 [4]。通过深度学习,安全 系统能够更准确地预测和防御未知的威胁,从而提升网 络通信的整体安全性。
2 系统整体框架与模块设计
本研究提出的系统是一个基于人工智能的计算机网 络通信安全风险评估与防护框架。通过实时分析网络流 量和用户行为数据,系统能够及时发现潜在的安全风 险,自动部署有效的防护措施,从而提高网络通信的整 体安全性。系统的整体流程如图 1 所示。
2.1 数据收集与处理模块
数据收集与处理模块主要职责是从多个来源收集网 络数据,进行预处理和特征提取,以便进行进一步的分 析和风险评估。该模块首先从网络设备和系统日志中收 集原始数据,数据采集如式(1)所示 ：
D = {d1 , d2 , … , dn } (1)
其中, D 是收集到的数据集, di 是单个数据点。
接下来进行数据预处理,首先要清洗数据,去除无 效或错误的记录,其次对数据进行标准化处理,使其符 合后续处理的格式要求。标准化公式如式(2)所示 ：
其中, X 是原始数据, μ 和 σ 分别是数据的均值和 标准差, Xstd 是标准化后的数据。
对数据进行预处理步骤之后,要从预处理后的数据中提取关键特征,以便于后续的机器学习和深度学习分 析。本文使用主成分分析方法进行特征提取,其公式如 式(3)所示 ：
Y = PCA (Xstd ) (3)
其中, Y 是提取的特征, PCA 是主成分分析函数, Xstd 是标准化的数据。
最后进行数据封装,将提取的特征组织成适合机器 学习和深度学习模型输入的格式。其公式如式(4)所示 ：
F = {f1 , f2 , … , fm } (4)
其中, F 是特征集, fi 是单个特征。
数据收集与处理模块能够有效地准备和优化数据, 为系统的风险评估和防护策略提供可靠的输入。
2.2 风险评估模块
该模块的主要任务是利用人工智能算法对网络通信 的安全风险进行评估。首先,使用支持向量机从特征数 据中识别可能的风险模式。其决策函数如式(5)所示 ：
其中, K(xi,x) 是核函数, αi yi 是训练过程中确定的 参数, b 是偏置项, f(x) 表示分类结果。
其次,根据识别的风险模式, 模块对网络通信的安 全风险等级进行评定。使用逻辑回归模型可以估计风险 发生的概率,其公式如式(6)所示 ：
其中, P (y = 1∣x ) 是给定特征 x 下风险发生的概率, β0 是模型参数。
再次,模块要对识别的风险因素进行深入分析,以 了解其根源和影响。可以通过决策树分析实现,其中每 个节点的信息增益计算公式如式(7)所示 ：
其中, IG(D,a) 是属性 a 的信息增益, H(D) 是数据集 D 的熵, Dv 是属性 a 的值为 v 时 D 的子集。
最后,将风险评估结果整合成报告,包括风险等 级、影响范围和建议的防护措施。
2.3 防护策略模块
防护策略模块首先使用决策树算法自动选择防护策 略,并根据风险评估模块提供的风险等级和因素,自动 生成适应性防护策略。防护策略具体流程如图 2 所示。
其过程表示如式(8)所示 ：
S=DecisionTree(R,F) (8)
其中, S 是生成的策略, R 是风险等级, F 是风险 因素。
其次,使用线性规划优化策略效果, 确保最大程度 的效率和最小的资源消耗。公式如式(9)所示 ：
min imizecTx (9)
subject to Ax ≤ b其中, c 是成本向量, x 是策略变量向量, A 和 b 是 约束条件。
最后根据优化结果实施防护策略,并根据网络环境 的变化进行实时调整。其过程如式(10)所示 ：
xt +1 = xt + K (rt − yt ) (10)
其中, xt+1 是下一时刻的策略, xt 是当前策略, K 是 控制增益, rt 是预期目标, yt 是当前实施效果。
防护策略模块能够为计算机网络通信提供动态、高 效且可靠的安全保护。
3系统测试结果
3.1 仿真环境设置
实验主要包括以下关键设备 ：Dell PowerEdge R740xd 服务器,用于处理大规模网络数据 ;Cisco Catalyst 9300 系列网络交换机和 Cisco ISR 4000 系列路由器,用于构建和管理网络拓扑 ;Palo Alto Networks PA-3000 系列防火 墙,用于增强网络安全防护。此外,使用 GNS3 软件创建 网络模拟, 结合 Wireshark、Nmap 和 Metasploit 等工 具进行安全测试,同时采用 TensorFlow 和 PyTorch 平 台开发人工智能模型。
3.2 测试结果
为了全面评估基于人工智能的计算机网络通信安全 风险评估与防护系统,本文对系统的各个模块以及整体 性能进行了综合测试。测试结果如表 1 所示。
从表 1 可以看出, 本文设计的基于人工智能的安全 系统能够有效地应对网络通信安全威胁,提高整体网络 安全防护水平。这些测试结果不仅证明了系统设计的有 效性,也为实际应用中的进一步优化提供了宝贵的数据 支持。
4 结语
本研究成功开发并测试了一种基于人工智能的计算 机网络通信安全风险评估与防护系统。测试结果显示, 系统在各个模块,包括数据收集与处理、风险评估以及 防护策略,均展现出高效的性能和稳定性。特别是在准 确率和响应时间上,系统证明了其在快速准确识别和响 应网络安全威胁方面的能力。整体而言,该系统通过整 合先进的人工智能技术,不仅提高了网络通信的安全性 能,也为网络安全管理提供了一个自动化和智能化的解 决方案。这一研究为应对日益复杂的网络安全威胁提供 了新的视角和工具,对未来网络安全技术的发展具有重 要的意义。
参考文献
[1] 刘利红.数据加密技术在计算机网络通信安全中的应用[J]. 数字技术与应用,2022.40(2):216-218.
[2] 刘光盛.新时期计算机网络通信现状及发展趋势研究[J].软 件,2023.44(4):152-154.
[3] 韩培松.试论数据加密技术对网络通信安全的保障[J].网络 安全技术与应用,2023(8):29-30.
[4] 魏涛.计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用探讨 [J].软件,2023.44(10):41-43.
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