人工智能提升網(wǎng)絡(luò)空間安全防御能力

  隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間安全面臨諸多挑戰(zhàn)。人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，成為提升網(wǎng)絡(luò)空間安全管控水平的關(guān)鍵。研究人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全中的應(yīng)用，不僅有助于增強(qiáng)安全防御的實(shí)效性，還能為構(gòu)建更加安全穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供有力支撐。因此，探討如何增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理與分析能力、提升動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力顯得尤為重要。
　  一、增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理與分析能力
　　人工智能系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，在網(wǎng)絡(luò)空間安全管控中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。實(shí)踐中，人工智能系統(tǒng)不僅能收集整理海量數(shù)據(jù)信息，還能對(duì)潛在威脅進(jìn)行評(píng)估。因此，相關(guān)單位在實(shí)踐時(shí)，需整合多個(gè)端口，廣泛梳理融合數(shù)據(jù)信息，從數(shù)據(jù)庫、日志文件、網(wǎng)絡(luò)流量記錄等多個(gè)維度全面搜集數(shù)據(jù)資料，以確保數(shù)據(jù)的全面性與多樣性；借助爬蟲技術(shù)、API接口等方式，獲取網(wǎng)絡(luò)空間更多數(shù)據(jù)信息，隨后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除缺失值、重復(fù)值和異常值，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化處理，為后續(xù)分析和建模做準(zhǔn)備[1]。
　　為保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，相關(guān)單位還可采用聚類、分類、回歸等監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律和趨勢(shì)?；谏鲜龇治鼋Y(jié)果，構(gòu)建監(jiān)測(cè)模型，利用人工智能算法實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志，同時(shí)設(shè)定相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制，一旦檢測(cè)到異常行為或潛在威脅，立即觸發(fā)預(yù)警，提醒網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)響應(yīng)。為提升數(shù)據(jù)處理和分析能力，相關(guān)單位要加強(qiáng)模型訓(xùn)練和優(yōu)化，使用歷史數(shù)據(jù)和已知攻擊模式訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提升模型的準(zhǔn)確性和泛化能力；通過交叉驗(yàn)證、參數(shù)調(diào)整等方式，持續(xù)優(yōu)化模型性能。此外，還需融合分析不同源頭的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析和特征提取技術(shù)，挖掘不同數(shù)據(jù)間的相關(guān)性和潛在模式。
　　二、提升動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理能力
　　在提升網(wǎng)絡(luò)空間安全防御能力方面，人工智能主要通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全板塊的控制，進(jìn)而提高管理水平。為增強(qiáng)安全防御的實(shí)效性，可借助人工智能加強(qiáng)對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理管控。實(shí)踐中，相關(guān)單位需構(gòu)建基于高性能計(jì)算機(jī)技術(shù)的防御平臺(tái)，確保擁有足夠的計(jì)算能力處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。所構(gòu)建的計(jì)算機(jī)平臺(tái)應(yīng)配備高效的處理器、大容量?jī)?nèi)存和快速存儲(chǔ)設(shè)備。之后，引入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理框架，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)處理延遲，該框架需支持分布式計(jì)算，以保證在高并發(fā)場(chǎng)景下仍能保持良好性能。在數(shù)據(jù)進(jìn)入實(shí)時(shí)處理流程前，相關(guān)單位要依托大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)處理，消除異常數(shù)據(jù)、去除冗余值。緊接著，從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中提取信息特征，這些特征反映網(wǎng)絡(luò)流量、用戶行為等方面的變化。運(yùn)用特征選擇算法，篩選出對(duì)安全檢測(cè)最為關(guān)鍵的特征，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。最后，利用基于人工智能的檢測(cè)模型，如深度學(xué)習(xí)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為，一旦檢測(cè)到異常行為或潛在威脅，立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，向安全團(tuán)隊(duì)發(fā)出警報(bào)。
　　例如，某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全威脅時(shí)，針對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力不足的問題，構(gòu)建了一套基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)該系統(tǒng)以高性能計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，首先部署了由200臺(tái)配備第三代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的服務(wù)器組成的集群，每臺(tái)服務(wù)器配置了512GBDDR4內(nèi)存和20TBNVMe固態(tài)存儲(chǔ)，為實(shí)時(shí)處理每秒百萬級(jí)的數(shù)據(jù)流提供了強(qiáng)大算力支撐。為實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)處理延遲，技術(shù)團(tuán)隊(duì)引入了ApacheFlink分布式流處理框架，該框架通過跨3個(gè)數(shù)據(jù)中心的2000個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，在峰值流量達(dá)到100Gbps時(shí)仍能將數(shù)據(jù)處理延遲穩(wěn)定控制在50毫秒以內(nèi)，確保了高并發(fā)場(chǎng)景下動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流轉(zhuǎn)。
　　三、結(jié)束語
　　總體來說，通過本文的研究，我們深刻認(rèn)識(shí)到人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全管控中的重要作用。通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理與分析能力、提升動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力，我們能夠更有效地應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能將在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域發(fā)揮更加廣泛而深入的作用。我們應(yīng)繼續(xù)探索和創(chuàng)新，推動(dòng)人工智能與網(wǎng)絡(luò)空間安全的深度融合，為構(gòu)建更加安全、智能的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境貢獻(xiàn)力量。

文章來源：  《安徽科技報(bào)》   http://00559.cn/w/qt/35317.html