時間：2023-06-28 16:52:06
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在為人們提供便捷服務的同時，互聯網應用也存在很多安全問題及威脅，如計算機病毒、變異木馬等，利用大規模互聯網集成在一起產生的漏洞攻擊網絡，導致數據泄露或被篡改，甚至使整個網絡系統無法正常運行。隨著網絡接入用戶的增多，互聯網接入的軟硬件資源也更多，因此對網絡安全處理速度就會有更高的要求，以便能夠提高木馬或病毒處理速度，降低網絡病毒的感染范圍，積極的響應應用軟件，具有重要的作用和意義。
2網絡安全防御技術應用發展現狀
目前，人們已經進入到了“互聯網+”時代，面臨的安全威脅也更多，比如木馬病毒、DDOS攻擊和數據盜竊等。互聯網受到的攻擊也會給人們帶來嚴重的損失，比如勒索病毒攻擊了許多的大型跨國公司、證券銀行等，到這這些政企單位的辦公電腦全都發生了藍屏現象，用戶無法進入到操作系統進行文件處理，勒索病毒要求這些單位支付一定額度的贖金才可以正常使用系統，導致許多公司損失了很多的資金。分布式服務器攻擊（DDOS）也非常嚴重，模擬大量的用戶并發訪問網絡服務器，導致正常用戶無法登陸服務器。因此，為了提高信息安全，人們提出了防火墻、殺毒軟件或訪問控制列表等安全防御技術
2.1防火墻
防火墻是一種比較先進的網絡安全防御軟件，這種軟件可以設計很多先進的規則，這些規則不屬于互聯網的傳輸層或網絡層，可以運行于互聯網TCP/IP傳輸協議棧，使用循環枚舉的基本原則，逐個檢查每一個通過網絡的數據包，如果發現某個數據包的包頭IP地址和目的地IP地址及包內容等存在威脅，就可以及時的將其清除，不允許通過網絡。
2.2殺毒軟件
殺毒軟件是一種非常先進的程序代碼，其可以查殺網絡中存在的安全威脅，利用病毒庫中一些收錄的病毒或木馬特征，判斷互聯網中是否存在這些類似的病毒或木馬。殺毒軟件采用了很多技術，如主動防御、啟發技術、特征碼技術、脫殼技術、行為分析等，這些都可以實時的監控訪問互聯網的運行狀態，確保網絡正常使用。目前，許多大中型企業都開發了殺毒軟件，比如360安全衛士、江民殺毒、騰訊衛士、卡巴斯基等，取得了顯著的應用成效。
3.1系統功能分析
基于人工智能的網絡安全防御系統利用機器學習或模式識別技術，從互聯網中采集流量數據，將這些數據發送給人工智能模型進行分析，發現網絡中是否存在網絡病毒。具體的網絡安全防御系統的功能包括以下幾個方面：
3.1.1自動感知功能
自動感知是人工還能應用的一個重要亮點，這也是網絡安全系統最為關鍵的功能，自動感知可以主動的分析互聯網中是否存在安全隱患，比如病毒、木馬等數據片段，利用這些片段特征實現網絡病毒的判斷。
3.1.2智能響應功能
人工智能在網絡安全系統中可以實現智能響應，如果一旦發現某一個病毒或木馬侵入網絡，此時就需要按照實際影響范圍進行智能度量，影響范圍大、造成的損失較多就可以啟用全面殺毒；影響范圍小、造成的損失較少就可以啟動局部殺毒，這樣既可以清除網絡中的病毒或木馬，還可以降低網絡的負載，實現按需殺毒服務。
3.2人工智能應用設計
人工智能在網絡安全防御中的應用流程如下所述：目前互聯網接入的設備非常多，來源于網絡的數據攻擊也非常多，比如DDOS攻擊、網站篡改、設備漏洞等，因此可以利用人工智能技術，從根本上發現、分析、挖掘異常流量中的問題，基于人工智能的網絡安全系統具有一個顯著的特征，這個特征就是利用先進的機器學習技術構建一個主動化防御模型，這個模型可以清楚網絡中的木馬或病毒，能夠有效的避免互聯網受到攻擊，也可以將這些病毒或木馬牽引到一些備用服務器，在備用服務器上進行識別、追蹤，判斷網絡病毒的來源，從而可以徹底根除后患。人工智能在網絡安全防御中引入很多先進的殺毒技術，比如自我保護技術、實時監控技術，基于卷積神經網絡、機器學習、自動審計等，可以自動化快速識別網絡中的病毒及其變異模式，將其從互聯網中清除，同時還可以自我升級服務。
4結束語
目前，互聯網承載的應用軟件非常多，運行積累了海量的數據資源，因此安全防御系統可以引入數據挖掘構建智能分析系統，可以利用人工智能等方法分析網絡中是否存在一些病毒特征，即使這些病毒特征發生了變異，人工智能處理方法也可以利用先進的機器學習技術發現這些病毒的蹤跡，從而可以更加準確的判斷病毒或木馬，及時的啟動智能響應模塊，將這些病毒或木馬清除。人工智能在查殺的時候還可以按需提供服務，不需要時刻占據所有的負載，提高了網絡利用率。
參考文獻
[1]于成麗,安青邦,周麗麗.人工智能在網絡安全領域的應用和發展新趨勢[J].保密科學技術,2017(11):10-14.
[2]王海濤.基于大數據和人工智能技術的信息安全態勢感知系統研究[J].網絡安全技術與應用,2018(03):114-115.
在計算機網絡技術迅速發展和人類社會不斷進步的帶動下，人工智能也與時俱進，并得到迅速傳播和發展，進而直接或間接地推動著其他學科領域的進步和發展。網絡安全問題也在日漸成為人們的關注焦點，如何才能有效的利用人工智能技術對網絡數據進行安全防護呢？本文首先介紹了人工智能與網絡安全問題的特點與聯系，進而提出在網絡安全中引入人工智能技術，防護網絡安全的策略，希望能對維護網絡起到一部分作用。
關鍵詞：
網絡安全；計算機；人工智能；信息安全
引言
人工智能是一門將計算機科學與語言學、控制論、神經生理學等多種學科的理論和應用相互結合、相互滲透，逐漸產生發展的綜合性學科，是計算機科學領域內有關研究、設計和利用現代智能工具的一個重要分支。目前網絡技術的急速發展，使得人們早就已經習慣運用網絡處理各類事宜，如娛樂、聊天、辦公等，網絡的個人隱私信息也越來越多，傳統的網絡安全維護辦法早已捉襟見肘，人工智能的出現，為網絡安全管理提供了一個新的契機。
1.我國網絡安全現狀
網絡安全是每個人都應該了解與維護的職責，人們享受著網絡帶來的便利，同樣也會遭受到個人信息與財產的威脅。而目前的網絡安全現狀卻是：很多時候，當使用者一打開網頁時，網頁就自動會彈出一些雜亂無章的廣告信息，鋪天滿地的向使用者“傳達”無用的信息來麻痹使用者的視野，擾亂使用者的心智。或許，當使用者在下載信息時很容易下載病毒，如果把下載的是病毒當著有用信息保存到電腦中后，除了得不到使用外，還會損害電腦的硬件設備，讓電腦長時間的處于“危險”狀態。或者是一些人為因素的誤操作：有意“種植”木馬病毒、編寫病毒代碼、對電腦硬件不加以保護所造成的。這些不良信息，會是代碼病毒、蠕蟲等，它們都會擾亂信息源代碼，侵染網頁，電腦會崩潰。種種原因表明，這些不良信息的大量出現，是一些不法分子以及商家為了謀取暴利而上傳在網絡上的，來吸引正在使用網絡的人們眼球，給使用網絡的人帶來更多的痛苦。從而產生密碼被泄露、數據被篡改、用戶難以登錄、網絡端口故障等現象。這些現象的發生，給現在的網絡安全帶來危險，使計算機網絡安全機制難以“愈合”。病毒的不斷涌入、蠕蟲的不斷產生、黑客的間斷性攻擊、間諜的蜂擁出現、人為的誤操作，給網絡的安全問題帶來巨大的威脅。
2.人工智能技術特點與優勢
將人工智能應用到網絡安全管理領域可以幫助網絡管理員提高工作效率，相較于傳統的網絡安全技術，不論是從速度，效率以及可操作性都顯著提高，其具體的優勢如下所示：
2.1具有處理模糊信息能力
人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡安全管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。
2.2具備學習能力和處理非線性能力
人工智能不同于傳統的網絡安全處理模式，它最大的特點是它具有一定的學習能力，這一點的優勢在處理信息時表現得尤為明顯，因為網絡中的信息量往往是龐大的，但是許多信息都是簡單的，及其容易理解，卻可能有有效信息，想要從海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是學習，推理這些簡單的信息，人工智能的優勢就在于這里。人工智能具有處理非線性能力。
2.3計算成本低
傳統網絡安全技術消耗的能源量驚人，人工智能在這一方面則有很大的改善，它對于能源消耗速率特別低。因為人工智能采用的是新的算法，即控制算法。這種算法可以利用最優解可以一次性完成計算任務，有效減少資源消耗力度，實現綠色節能。另外，使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。
3.人工智能技術
在網絡安全中的運用在網絡安全管理過程中，運用得最廣泛的就是防火墻，其中最具有技術含量的核心部分為入侵檢測，入侵是指任何可能損害信息的完整性和保密性的所有活動，而入侵檢測主要就是識別這些活動，后續再采取其他手段對網絡安全進行維護。本文的重心主要在于人工智能技術在這一階段的運用。
3.1建立規則產生式專家系統
目前網絡安全領域運用得最為廣泛的人工智能技術就是專家系統。專家系統，顧名思義就是以專家所擁有的經驗性知識為基礎而設立的入侵檢測系統。該系統的管理員可以通過將目前已經了解的入侵特點編碼成規則，通過系統自動檢測這些特征從而來判斷系統的安全性是否到位，同時，專家系統的建立也使得日后的入侵檢測工作量減輕。
3.2人工神經網絡系統
在網絡安全管理中的運用人工神經網絡具有較強分辨能力，它可以識別一些帶有噪音或者暗藏畸變的入侵模式，這套系統的開發是相關的科研隊伍經過長時間的模擬人腦學習技能的而形成的。除了有上訴的優勢，它還具備一定的學習能力和高適應能力，能夠快速識別入侵行為。人工神經系統在網絡安全中的運用，大大提高了面對入侵時管理員的應對速度，對保證網絡安全的意義重大。
3.3人工免疫技術
在網絡安全領域中的運用人工免疫技術也是人工智能技術的一個分支，它的技術原理是人體免疫之后人體自發的出現一系列的自我防御的現狀，運用在信息安全管理上就是基于自然防御機理的學習技術，兩種人工免疫技術原理相似。前者保護人體免受病毒打擾，后者保護信息不被入侵，保證信息的完整性、保密性。
4.結束語
將人工智能運用在網絡安全還是一個較為新穎的領域。事實上，可以用到網絡安全中的人工智能技術并不止上訴提及的幾種，它還有待我們去發展和探索，另外，在網絡功能如此強大的今天，不少人的日常生活都已經無法離開網絡，網絡安全正在逐漸成為一個越來越熱的話題，對于各類新技術，并不只限于人工智能技術，我們都應該將其靈活運用到網絡中來，保障網絡的安全性，使網絡更好的服務于大眾。
參考文獻：
[1]吳元立,司光亞,羅批.人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用[J].計算機應用研究,2015,32(8):2241-2244.
[2]儲美芳.基于人工智能理論的網絡安全管理關鍵技術的研究[J].計算機光盤軟件與應用,2012(23):95.
[關鍵詞]人工智能；網絡安全；計算機
當前大部分機械化工廠中依舊存在許多員工，這些員工是來輔助自動化機器完成生產的，這不是說自動化機械無法做到流水線式的生產，而是在生產過程中，會出現各種各樣的問題，而自動化機器在出現問題后依舊會按照設定的程序進行生產，這樣就會導致生產出許多廢品，大大損害了工廠的利益。這樣的問題同樣出現在網絡安全方面，不管是國家還是企業，每年在網絡安全方面都投入了大量的人力與資金，即使是這樣，依舊面臨著黑客攻擊或者計算機病毒等一系列問題。在大數據時代背景下，由于病毒的種類和入侵方式呈現出多元化發展趨勢，傳統的網絡安全措施如：防火墻，可能對某些新型病毒無法進行有效識別而導致計算機受到危害。所以網絡安全一直是很多國家及企業所頭痛的問題。而人工智能的技術是未來的發展方向，被越來越多的人所重視，并且在網絡安全領域也得到了充分發展，使網絡安全的防御更加智能，在網絡安全方面是一項重大突破。
一、人工智能在網絡安全中所發揮的重要性
2019年12月12日，國家工業信息安全發展研究中心《人工智能中國專利技術分析報告》。據圖1顯示，我國人工智能領域專利申請呈快速增長，在2010年后增長速度明顯加快，2018年專利申請量為94539件，達到2010年申請量的10倍。總體上，國內的人工智能相關專利申請量呈逐年上升趨勢，并且從2015年往后增長的速度明顯加快，這代表我國對人工智能的重視力度提上了一個嶄新的臺階。當今社會中，多數市民不允許自己孩子多玩手機，在逐漸減少他們的上網時間，出現這種現狀的原因，一方面是怕耽誤孩子的學習，另一方面是因為家長覺得現在的網絡環境較差，網絡安全管理還存在較多的問題，怕自家孩子受網絡影響，學習到一些不好的思想，使他們的人生走上歧路。通過調查顯示，廣大市民提到計算機網絡問題時，總是避免不了三點：1、如何對自己的電腦進行加密，使電腦信息不外泄；2、如何屏蔽掉當前網絡上的不良行為及信息；3、如何保證自身的個人電話、身份證等信息不外泄。要想解決這些問題，就要從根本上入手，那就是解決網絡安全方面的問題，而引入人工智能，不僅可以有效加強計算機網絡技術方面的功能，還能使計算機最大限度地阻止各種不良信息的入侵，從而使計算機更加流暢且更智能的維護我們的上網環境[1]。
二、人工智能在網絡安全中的應用特點
當網絡中固有的安全防護措施，如：防火墻，當遇到人為操作的入侵后，就會稍顯無力。因為人為操控的入侵，會根據已有防火墻的特點，找出存在的薄弱點，從而達到入侵的目的。而在網絡安全中引入人工智能，能使網絡安全中已有的防護措施變得更加靈活，在攔截人為入侵及病毒檢測方面具有無與倫比的優勢。此外，人工智能還有較強的學習能力，這個能力在處理信息方面具有顯著效果，在網絡安全方面運用人工智能能大大提高網絡信息的處理效率。對比傳統的網絡安全技術，人工智能在能源消耗方面也有明顯優勢，不僅能減少有關部門對其的資源投入，還實現了綠色環保節能[2]。
（一）信息處理工作過程的準確性
隨著人工智能引入到網絡安全中，計算機設備中的不良信息明顯有所減少，這大大提高了不法分子對網絡的攻擊難度。在傳統的網絡安全技術中，都會配備許多人力來進行二十四小時監管，這樣的防護措施一是為了能在受到外來入侵時及時發現，并針對性解決。另一方面是為了隨時隨地攔截外界所傳輸進來的無用信息。而在引入人工智能后，就可以減少人員的投入，因為人工智能對外界信息的傳輸具有一定的甄別能力，使有關部門對信息的處理壓力得到減輕，從而為企業節省成本，提高工作效率[3]。
（二）具備較強的學習與處理技能
隨著民眾對互聯網使用力度的不斷提高，網絡中的信息也越來越多，這就導致網絡信息太多，一些有效信息企業無法及時處理，從而錯失“商機”或對企業造成損失。而較之傳統的網絡安全防護措施來講，人工智能的特點是它具備一定的學習能力，這個能力在處理網絡信息中，有著明顯優勢。人工智能技術快速學習這一特點，使得其本身具有很強的信息識別能力，能幫助企業及時從眾多信息中篩選出有效信息。此外，人工智能自主學習這一優勢，也使網絡安全技術防護變得更加靈活，它改變了固化的安全防護措施，雖說人工智能技術的發展還不是很健全，但足以應對一些小規模外來入侵，大大減少了有關部門在網絡安全方面的人力、物力投入。
（三）使用能源的消耗量相對較低
通過對有關數據的收集及對比，我們可以發現傳統的網絡安全技術中，能源消耗異常的快速，而人工智能的能源消耗卻特別低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。這種算法不僅可以一次性完成計算任務，提高效率，還有效減少了能源消耗，優化網絡資源配置，為有關部門節省了大量成本。
三、當前網絡安全建設中存在的問題隱患
在當前社會中，我們會接到許多各種各樣的推銷廣告，猶如“轟炸”般將我們的心情整垮。這種情況下，我們會思考自己的信息是從哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的誘因，就是出現在網絡中。此外，我們的手機及電腦等電子設備中，也會偶爾出現廣告彈窗等問題，這使我們的心情變得糟糕。甚至保存眾多信息的電腦，會出現病毒入侵，這對我們的生活及工作造成了嚴重的不利影響。
（一）重要信息被盜取
新聞中，我們經常會看到許多信息泄露事件的發生，這些事件都對信息泄露者本人造成了極大的負面影響。然而，身處互聯網時代，電腦是很多企業正常運營的必備設施，不論是普通文件，還是重要文件都會保存到電腦或云端，只是加密手段會有所增多而已。但企業卻忽略了信息泄露而造成的后果，或者說企業對安全防護措施有足夠的重視，卻在網絡安全攻防戰中，不敵非法入侵者，從而導致企業信息泄露，公司財產損失嚴重。對于市民本身來講，自身的手機及電腦會保存著許多個人的隱私照片及重要信息，這些信息的加密手段較為薄弱，一些不法分子利用網絡漏洞會對市民的手機及電腦進行入侵，從而達到盜竊信息及獲取錢財的目的，這對市民的生活造成了嚴重影響，還威脅到了市民的生命安全。
（二）眾多病毒的入侵
2021年1月15日，瑞星安全團隊了《2020年中國網絡安全報告》，報告中2020年瑞星“云安全”系統共截獲病毒樣本總量1.48億個，病毒感染次數3.52億次，病毒總體數量比2019年同期上漲43.71%。由此可知我國的網絡安全形勢依然很嚴峻，病毒入侵嚴重威脅著我國的網絡安全。市民甚至到了談“毒”色變的地步，因為市民的電子設備被病毒入侵，就代表著他的通訊錄、個人信息等隱私面臨著泄露的可能，甚至會影響到市民的正常生活。隨著網絡安全逐漸被市民及有關部門所重視，網絡安全技術得到了很大的提升。黑客們也改進了病毒入侵的方法，他們不再只是利用系統漏洞進行病毒入侵，還通過U盤及一些移動存儲硬盤來實現病毒入侵的目的，這使得受病毒入侵的群體越來越多。
（三）垃圾信息的影響
現今社會，部分不良企業為了達到宣傳作用，制作了一些垃圾信息，通過垃圾信息來入侵居民電腦，以達到宣傳目的。這些垃圾信息中攜帶了許多不良信息以及對電子設備有害的病毒，對居民電腦造成了嚴重損害，影響了電子設備的正常使用。而隨著網絡普及，青少年接觸電子設備的時間越來越多，這些不良信息和廣告彈窗對他們的身心健康造成了極大影響，對青少年的健康成長極為不利。此外，隨著垃圾信息的不斷增多，居民從網絡中找尋有用信息也愈發困難，其中部分信息還存在誘導支付的選項，大大增加了居民的支付風險，導致居民錢財損失的事情常有發生。
四、人工智能技術在網絡安全方面的運用
中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點，新技術的引入讓更多的創新應用成為可能，預計到2022年，中國人工智能產業規模達到2621.5億元。在傳統網絡“世界”，多數企業對辦公系統會進行密碼識別，只有員工輸入正確密碼，才能登錄辦公系統及瀏覽相關文件。但這種極易因密碼泄露而造成公司財產損失。傳統保衛網絡安全的防火墻，其重點防御病毒的傾向各有不同，它能有效防止木馬病毒，就對其他病毒的入侵稍顯無力。而隨著人工智能技術在網絡安全方面的應用，居民的個人身份信息得到了有效的保護，還使網絡防火墻更顯靈活，一些垃圾郵件也會被人工智能技術排除。
（一）強化個人身份的識別系統
在當前網絡安全還不是很健全的背景下，國民使用網絡時，都在擔心自身的個人身份信息是否會泄露。傳統的網絡中，密碼驗證以及圖案是驗證身份信息的主流安全防護措施，然而隨著網絡的飛速發展，這些方法極易被不法分子所竊取，從而導致居民的個人信息出現泄露。而使用人工智能技術中的生物識別系統，能很好地彌補傳統信息驗證出現的不足，如：人臉識別、指紋輸入等方法。
（二）有效提升智能防火墻系統
網絡防火墻是當前網絡安全系統使用較多的一種安全保護措施，每臺電腦及電子設備都配備了相應的防火墻，如果電子設備不配置防火墻，廣告不斷、出現亂碼等現象就成為電子設備的“常客”。防火墻是我們使用電子設備的一大保障，然而傳統防火墻是多種多樣的，其側重的防御類型也各不相同，如果碰到涉及盲區的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，導致我們的信息泄露，也威脅著我們的個人財產。為了改善這一現狀，人工智能防火墻技術逐漸被國家及企業所重視，因為人工智能可以通過數據分析、錄入信息等多種渠道去加強防火墻類型，智能防火墻技術不同于傳統防火墻技術，能通過智能化技術達到訪問控制的目的，使計算機網絡系統對病毒的抵御能力更強，從而起到更好地網絡安全保護效果。
（三）增強垃圾郵件的防御系統
家庭電腦在長時間不使用與更新的情況下，再次啟用后，我們經常會收到許多垃圾信息及文件的騷擾，這是病毒入侵的表現，傳統的殺毒軟件還無法根除這種現象。出現這種現狀的原因在于，網絡的發展速度極為快速，長時間不對電腦安全防護問題進行更新，就會出現病毒發展超過已有網絡安全防護的現狀，從而導致垃圾信息一直“騷擾”我們。當出現這種情況后，多數人都知道該“殺毒”了，但是因為工作忙碌，以及其他原因，一直沒有對電腦進行安全防護升級，導致使用電腦的體驗很不理想。伴隨著人工智能技術引入網絡安全防護后，我們可以最大限度避免這種情況的發生。因為人工智能技術采用了智能反垃圾郵件的識別方式，它能對郵件進行識別與判斷，并在系統分析后給予我們一個安全防護提醒，為電子設備提供了一個更智能、安全的網絡保護系統。
（四）不斷豐富計算機網絡功效
要想使網絡的功能更加完善，不僅僅是單純運用人工智能就能完成的，還需要強化豐富電腦的網絡功能，讓人工智能技術與其建立良好的網絡模式，不斷使用網絡代碼來促進智能化工程的發展。在人工智能的基礎上，計算機網絡技術能夠更快更好地提升計算機系統的應用效果與質量，為計算機網絡技術在人工智能化發展道路上提供有力保障。因此，相關技術人員應該努力進行計算機網絡安全創新，使計算機網絡趨于多樣化，從而讓計算機功能得到快速且穩定的發展。
（五）智能異常行為的檢測技術
當前網絡上常見的兩種病毒入侵大致可以分為兩種：一是外部入侵，也就是通過一系列網絡手段對計算機發動入侵，如常見的病毒入侵、陌生鏈接等方式。另一種則是內部入侵，這種手段就是通過U盤或文件的形式，盜取數據信息并發送到外部數據庫中。而這兩種方法無論是哪一種都會對計算機本身造成損害，還會給相關企業造成經濟損失。而智能異常行為檢測技術可以依附計算機操作系統進行運行，它能在計算機出現異常的情況下，快速進行檢測，有效檢測出有害信息及違法的操作手段，并及時進行攔截處理上報給計算機用戶，進一步提高網絡的安全性。因此，在網絡安全防護問題上，我們可以引入智能異常行為檢測技術，以此來為我們建立一個良好的網絡安全環境。
結語
綜上所述，人工智能在網絡安全方面具有很大的運用空間，且能發揮出的作用是無與倫比的。隨著我國綜合國力的提升以及經濟的快速發展，網絡安全問題一直是當下的一個熱點話題。將人工智能技術應用到計算機網絡安全防護中，既能利用大數據識別網絡中存在的隱患，還能感知到外部威脅，將不利信息和病毒進行排除。因此，在網絡安全建設中，相關技術人員應加大對人工智能技術的運用，并開發出人工智能在網絡安全防護中所能發揮出的更多作用，使其發光發熱。
參考文獻：
[1]楊淳清.淺談人工智能技術在網絡安全防護中的應用[J].電腦迷,2018(020):31.
[2]鐘慶鴻.淺談人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用[J].電腦迷,2017(025):150.
摘要
人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。
雖然每年都有數十億美元的資金投入該領域，但網絡攻擊事件仍然層出不窮，黑客借此也大發橫財。不過，AI的出現可幫了大忙，它可以讓安全廠商、企業以及我們個人在應對網絡襲擊中占據上風。下面，我們就來共同盤點眼下AI網絡安全創新的六大關鍵領域。據思科預測，到2020年全球聯網設備數量將從今天的150億部上升到500億部。可是，由于受到軟硬件資源限制，許多聯網設備都不具備基本的安全防護措施。上個月黑客針對美國的DDoS攻擊就是最好的明證，當時首先被攻破的就是一款物聯網攝像頭，隨后半個美國的網站都陷入了癱瘓狀態。
更為恐怖的是，隨著利用物聯網發動DDoS攻擊的Mirai原代碼被公開，此類惡意程序日益猖獗，黑客可以對任何企業或個人發動攻擊。物聯網安全是AI技術得到發展的最突出領域之一。輕量級的AI預測模型可以在性能較差的設備上自動駐留并運行，實時偵測并阻擋各種可疑行為。
眼下，多家初創企業正在利用AI技術解決物聯網安全挑戰，其中較為知名的包括CyberX、PFP Cybersecurity和Dojo-Labs等。
預防惡意軟件和文檔的運行
基于文件的網絡攻擊依然是最主要的網絡襲擊方式。在這種網絡攻擊中，最容易成為攻擊目標的文件包括executables （.exe）、Acrobat Reader （.pdf）以及微軟Office文件。
單行代碼中的微小改變就可以產生新的惡意文件，它們有相同的惡意意圖，但會留下不同的簽名。同樣的，微小的改變也能打造簽名級別的反病毒程序或其他啟發式的高級端點檢測與反應的解決方案，而如今最致命的就是網絡及解決方案沙箱。
有幾家初創企業正嘗試利用AI應對這個問題。它們利用AI的巨大能力來查閱每個可疑文件數以百萬計的特征，發現哪怕是最輕微的代碼沖突。開發這種基于文件的AI安全系統的領導者包括Cylance、Deep Instinct和Invincea等公司。
提高安全運營中心的運營效率
對于安全團隊來說，最重要的問題之一就是每天收到安全警報溢出引發的警報疲勞。舉例來說，北美的公司平均每天都會收到至少一萬起安全警報，這讓安全團隊疲于奔命。在很多情況下，這可能令惡意軟件成為“漏網之魚”，盡管其已經被標記為“可疑目標”。要想萬無一失，就需要多個信息源、集成內部日志以及配有外部威脅情報服務的監控系統緊密配合，對所有事件進行自動分類。
該領域現在已經成了網絡安全的大熱點，大企業可以借助該技術保護自己的安全運營中心。一些初創企業正利用AI技術解決這種威脅，如PhantomJask和CyberLytic。
量化風險
如何量化企業面臨的網絡風險是一大挑戰，而這主要是因為我們缺乏歷史數據且需要考慮的變量太多。對于急切想要量化自家網絡風險的企業來說，它們必須經歷繁瑣的網絡風險評估程序。該程序主要依據調查問卷，看企業采取的各種措施是否符合網絡安全標準。不過要想應對真正的網絡風險，這種方法是遠遠不夠的，這時AI技術就可以派上用場了。
借助AI的強大計算能力，我們可以實時處理數以百萬計的數據點，同時生成預測，幫助企業和網絡保險公司獲得最精確的網絡風險評估。多家初創企業正在參與此類研究，包括BitSight和Security Scorecard等。
網絡流量異常檢測
如何檢測異常流量對安全公司來說是個巨大的挑戰，因為每家公司都有不同的流量消耗方式。不過，通過尋找跨協議相關性，不依賴侵入性的深度數據包檢查，分析內外部網絡流量中無窮無盡的元數據相關性，AI技術就能檢查異常網絡流量。專注于該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace和BluVector等。
1人工智能技術的優勢分析
1.1具有比較強的學習推理能力
網絡環境的治理必須要依靠先進的網絡技術，這就需要人工智能技術充分發揮其自身的作用.傳統意義上，我們會認為網絡安全的保障工作主要是實現預防和控制之間的相互協調，并不會對相關措施的學習和推理能力進行關注，這雖然能解決基本的安全防御問題，但是并不能從根本上對網絡安全提供保障.基于傳統防治方式的局限性，這就會導致網絡信息處理存在較大的不確定性.但是，在應用人工智能技術后，完全可以解決這種弊端，真正意義上實現了網絡防御與理論知識的有機結合，使網絡防御手段具備了基本的學習和推理能力.同時，我國互聯網網民的數量呈現出比較快的增長速度，這也會產生大量的處理數據，增加了網絡安全防御的難度系數.人工智能技術在發揮其學習推理能力后，就能夠提高信息數據的處理效率，對維護我國的網絡環境安全具有重要作用.
1.2強大的模糊信息處理能力
眾所周知，人工智能技術在網絡安全的防御過程中扮演著重要的角色，這也就決定了人工智能技術的重要價值.人工智能技術應用后，可以充分發揮其自身所具備的模糊信息處理能力，提高傳統網絡安全防御中我們所面臨的處理不確定性和不可知的問題處理能力.我們的網絡運營環境基本都是處于比較開放的環境中，所以會使多種數據信息的傳播速率不斷加快，再加上互聯網的溝通和互聯功能，這就會使得很多信息無法確定，網絡安全的管理工作顯得格外重要，在進行對信息分析處理的工作中，運用人工智能技術將會事半功倍，結合不準確以及不確定信息來控制管理網絡資源，其信息處理能力頗為出色.
1.3網絡防御協助能力比較強
在上文中已經提到，目前所面臨的網絡環境是呈現復雜狀態的，這就是說，我們的網絡安全防御的保障工作也是復雜的，是一項系統化的工程.我國的網絡環境規模也逐漸的擴大，并且其內在的結構也是更加趨向于復雜，這無形中就給我們的網絡安全防御工作提出了更高的要求.為了有效的避免其存在的誤區，必須要加強各方面措施的協調、協同、協作，充分實現各個防御環節的共同優勢.我認為，人工智能技術應用于網路安全防御中時，需要劃分為三個不同的層次，這也就需要我們實現分層次的管理.一般來講，就是上層管理者對中層管理者實行輪詢監督，中層管理者對下層管理者實行輪詢監督，從而構建起一個完整的工作體系，這也就能夠提升網絡安全防御的質量.
1.4計算的成本比較低
傳統的網絡安全保障體系會在計算過程中耗費大量數據資源，保障的效率也就比較低，這會使整體的網絡安全防御成本比較高，不利于相關部門經濟效益和社會效益的實現.人工智能技術在網絡安全防御中應用后，就有效的規避了傳統防御方式的成本高問題，這是因為人工智能技術能夠利用大量的先進算法，實現精準的數據開發，對相關的數據進行計算，因此在很大程度上提高了各種資源的利用效率，實現了網絡數據的優化配置，這種從成本計算方面有效的降低了軟硬件系統的開發成本，為人工智能技術的深度推廣奠定了堅實的基礎.
2我國的網絡安全防御現狀分析
我國已經進入互聯網信息時代，這主要是得益于互聯網技術的迅速發展，同時，人工智能技術也得到了長足的發展，為計算機網絡信息資源的共享和配置提供了條件.在這形勢大好的基礎下，網絡信息安全出現了負面狀況，嚴重制約著安全、穩定的網絡環境的構建.根據相關部門的統計數據，網絡安全問題對世界經濟產生了比較嚴重的負面影響，它會帶來嚴重的經濟損失，數額高達七十五億美元.并且網絡安全問題一直都是我們的難點，無法從根本上對其進行治理.并且網絡安全問題的發生概率也是比較大的，平均每二十秒就會產生一件網絡安全事件，這些事件或大或小，無不對社會穩定產生負面效應.我國接入互聯網的時間并不是很長，但是發展的速度確實比較快速的.尤其是在近幾年，我國已經步入了互聯網高速發展的階段，互聯網已經融入到各行各業，形成了“互聯網+”的發展業態，這也就為人工智能技術的發展提供了條件.網絡安全問題主要是人為因素所產生的，主要表現在數據信息的泄露，嚴重破壞了網絡環境安全的穩定性和保密性.用戶信息在受到非法入侵后，其所有的信息都會被外界所監聽，并且其信息資源不能正常的進行訪問，多會被非法拒絕或者是訪問延遲.基于此，我們完全可以對我國的網絡安全現狀有一個具體的了解，那么，人工智能技術引入就是大勢所趨，也是未來的一個發展方向，我們需要利用人工智能技術將互聯網打造成一個完整且安全的網絡體系.人工智能在網絡安全領域的應用，可以顯著的提升規則化安全工作的效率，彌補專業人員人手的不足，未來不管是執行層面還是戰略層面，人工智能的應用會更加廣泛，網絡安全的防御也更加智能.
3人工智能技術在網絡安全防御中的具體表現
3.1智能防火墻在安全防御中的應用
我們經常會在電腦系統中看到防火墻的相關設置，這就是人工智能技術在網絡安全防御中的初步應用.防火墻技術是一種隔離控制技術，我們可以在一定基礎上對其進行預定義安全策略對內外網通信強制訪問控制.防火墻技術是一種比較復雜的技術，其自身包含著諸多的子技術，比如包過濾技術和狀態監測技術等.包過濾技術主要是在網絡層中對數據包進行選擇的一種技術，我們可以根據系統的個性化需求對數據包的地址就行分析，最終實現外來信息的檢查，防止負面狀況的發生.同時，狀態監測技術則是基于連接狀態下的一種監測機制，它主要是將所有的數據包當做整體數據流，在此基礎上，形成一種全新的連接狀態，有力的保障了網絡環境的安全.最后，相比于傳統的防御方法，防火墻技術具有著高度的靈活性和安全性，對網絡安全防御具有著重要的作用.
3.2垃圾郵件自動檢測技術在安全防御中的應用
得益于互聯網信息技術，我們對郵箱的使用頻率不斷的增加.在實際的工作過程中，我們經常會收到不同類型的垃圾郵件，這對我們的正常生活和工作造成了不必要的損害.郵件已經成為了我們的信息傳遞的重要溝通橋梁，也是比較正式的溝通方式.但是，在郵件的制作和發送過程中，郵件中存在的漏洞，很可能會被不法分子利用，然后傳遞不正當的信息，不僅可能會給我們造成經濟損失，還肯定給我們造成困擾.人工智能技術應用于網絡安全防御中，垃圾郵件自動檢測技術就能夠發揮其自身的優勢，采用智能化的反垃圾郵件系統，有效的避免垃圾郵件進去郵箱的內部系統，能夠起到全時段檢測的作用.這主要是利用垃圾啟發式掃描引擎，對相關的郵件信息進行分析和統計評分，智能化的對垃圾郵件進行攔截或者是刪除，這就會很大程度上避免了人為的操作，減少了我們的工作量，這也為網絡信息安全提供了保障.
3.3人工神經網絡技術在安全防御中的應用
網絡安全防御過程中，通過人工神經網絡技術就能夠對網絡安全產生積極的作用，并且能夠為網絡安全提供比較重要的保障.人工神經網絡技術具有多方面的積極意義，它的分辨能力是非常強大的，并且其自身會帶有噪音和畸變入侵的分辨模式，能夠完全適應網絡環境的個性化防御功能.人工神經網絡技術是在生物神經網絡的基礎上發展起來的，這就證明其具有重要的靈活度和創造價值，會具有一定程度的學習能力，并且還會具備強大的數據計算能力，還有對數據信息的儲存和共享能力，以上的種種優勢都展現出人工神經網絡技術的水平.它完全可以在自身基礎上建立起完整的時間序列預測模型，對計算機病毒進行有效的識別，使我們能夠得到精確的防御結果，為當前我國的網絡信息安全防御做出了重要貢獻.
結語
綜上所述，人工智能技術在網絡信息安全防御的過程中具有顯著的作用，它能夠有效的規避傳統防御方式的弊端，為新形勢下網絡信息安全保障工作做出了重要貢獻.總之，人工智能技術在網絡安全中的應用是全方位的，是一項系統工程，我們也需要運用綜合的方法，比如明確智能防火墻技術、人工神經網絡技術、垃圾郵件自動檢測技術等在網絡安全防御中的應用，為我國的網絡安全環境提供基本的理論支撐.
參考文獻：
〔1〕李澤宇.人工智能技術在網絡安全防御中的應用探析[J].信息通信,2018(1):196-197.
〔2〕吳京京.人工智能技術在網絡安全防御中的應用探析[J].計算機與網絡,2017,43(14):60-61.
阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變為現實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術為核心驅動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業和個人都在經受著前所未有的挑戰，但挑戰與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關的機器學習、超級計算、云端服務、網絡安全等前沿領域的發展現狀及方向，總結這些企業在智能時代下的應對之策及成功經驗，為之后企業的發展轉型等提供了很好的參考借鑒。
作者簡介
余來文，江西財經大學應用經濟學博士后、博士生導師、創業導師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業智慧評論》和《創業管理評論》出品人，并任江西財經大學、江西師范大學、江西理工大學、香港公開大學、澳門城市大學、亞洲城市大學等外聘MBA課程教授或創業導師。曾在海王集團、遠望谷股份、飛尚集團等公司工作，歷任副總經理、總經理等職務，為大潔王集團、南華西集團、銅川礦務局、陜西煤業集團等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學》《北大商業評論》《銷售與管理》《中國經營報》《CHINA DAILY》以及人大報刊復印資料轉載等雜志報紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯與數據應用》《分享經濟：網紅、社群與共享》《共享經濟：下一個風口》《互聯網：商業模式顛覆與重塑》《商業模式創新》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式：互聯網思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財經大學管理學博士，現為閩南師范大學商學院副教授，福建省“新世紀”人才。先后在《系統管理學報》《經濟管理》《國際貿易》《當代財經》《中國社會科學報》《中央財經大學學報》《現代管理科學》等國內核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時代：人工智能、超級計算與網絡安全》《電子商務：分享、跨界與電商的融合》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式運營與管理》《物流學》《財務管理》和《會計學》等圖書。主持福建省級課題4項，先后參與國家自然科學基金項目等省部級以上課題9項，參與詔安縣農業和扶貧“十三五”規劃編制工作。主要研究方向為物流與供應鏈管理、產業互聯網、企業商業模式。
目
錄
1 第1章 智能時代
2 開章案例
6 1.1開啟智能時代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能時代之認知顛覆
18 1.1.3人工智能——工作“終結者”
19 1.1.4新產業的催生——“智”家幫的興起
25 1.2迎接嶄新的智能社會
25 1.2.1“數字化”——智能社會的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”
27 1.2.3“網絡化”——智能社會的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時代”
32 1.3智能生態——智能時代的終極奧義
32 1.3.1傳統工業邏輯的顛覆式創新
36 1.3.2人人創造，智能時代新分子
37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未來人工智能生態圈
42 1.4智能時代的內核
42 1.4.1人工智能之先發“智”人
45 1.4.2超級計算之千手“算”音
46 1.4.3云端服務之無上“云”法
47 1.4.4網絡安全之“安全”衛士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 開章案例
62 2.1人工智能：讓機器更聰明
62 2.1.1人機大戰：阿爾法狗與柯潔
64 2.1.2人工智能與智能機器人
67 2.1.3機械思維向左，智能思維向右
68 2.1.4人機融合：超人類智能時代
72 2.2人工智能新認知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是數據，而非程序
77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能時代
82 2.3大數據與人工智能
82 2.3.1數據驅動智能革命
85 2.3.2數據挖掘：從大數據中找規律
86 2.3.3大數據的本質：數據化
89 2.3.4大數據——人工智能的永恒動力
90 2.4人機融合：連接未來
93 2.4.1人工智能之“星際迷航”
95 2.4.2機器學習與人工神經網絡
96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學習
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人機融合：未來ING
104 章末案例
109 第3章 超級計算
110 開章案例
114 3.1大話超級計算機
114 3.1.1 超級計算知多少
115 3.1.2 從數據到超級計算的飛躍
117 3.1.3 大千世界，“數”在掌握
119 3.1.4 數據流——“超算流體”
122 3.2時代新寵——超級計算機
123 3.2.1 超級計算，未來國之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大國超算之超常發展
132 3.3超級管理
132 3.3.1 數據收集——“超管”之“核基礎”
132 3.3.2 數據存儲——“超管”之“核聚變”
133 3.3.3 數據處理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超級計算安全
137 3.4表演時間：超算之應用舞臺
137 3.4.1 互聯網應用：“互聯”的二次方
140 3.4.2 電子政務應用：政務“超算”跨時代
141 3.4.3 精準醫療應用：超算醫療，快，準，狠
145 3.4.4 智能交通應用：數據出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投資應用：“超算”致富經
149 3.4.6 新零售應用：“超”未來，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服務
160 開章案例
164 4.1云服務——“云”上境界
164 4.1.1 走進“云”化時代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云計算推動“團隊”
173 4.2直擊云計算
174 4.2.1 云計算為何物
178 4.2.2 云計算從哪里來
179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能
181 4.2.4 云計算未來規模
183 4.3雙重界：云計算與虛擬網絡
183 4.3.1 云計算與虛擬網絡關系
184 4.3.2 云服務之“虛化”技術
189 4.3.3 虛擬服務器——“虛化”技術承載終端
193 4.3.4 多云大融通——云存儲設備
195 4.3.5 有備無患——云資源備份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強音
207 4.5云應用——“云端”的機智強大
207 4.5.1 云應用：極致“云”風暴
210 4.5.2 云應用、云服務與云計算
211 4.5.3 AI云運用=“云端”最強音
212 章末案例
218 第5章 網絡安全
219 開章案例
223 5.1直擊網絡安全
223 5.1.1 計算機安全——21世紀的重點“安全區”
224 5.1.2 網絡安全：居安思危，嚴陣以待
227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的網絡安全
229 5.2.1 網絡安全之認知“大充電”
232 5.2.2 網絡安全風險之危機四伏
236 5.2.3 網絡安全的“威脅危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3網絡“歪腦筋”：犯罪與黑客
243 5.3.1 網絡犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊
247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠
250 5.4無處不在的安全管家——網絡安全管理
250 5.4.1 網絡安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系統：守口如瓶，從一而終
256 5.4.3 智能防火墻——安全防護之智能乾坤
260 5.4.4 網絡安全未來式：量子通信
264 章末案例
270 參考文獻
