基于人工智能技术的网络安全防御系统设计.pdf
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1、第 18 期2023 年 9 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.18September,2023作者简介:皮珣珣(1980),女,江西南昌人,讲师,本科;研究方向:计算机科学与技术。通信作者:吴立胜(1990),男,江西丰城人,助教,本科;研究方向:软件工程。基于人工智能技术的网络安全防御系统设计皮,吴立胜(江西科技学院,江西 南昌 330098)摘要:随着网络技术的发展,网络安全威胁日益严重,威胁着个人和组织的安全。基于此,文章介绍了人工智能防御策略与模型,对人工智能技术在网络安全防御系统中的具体应用进行了探讨,并基于人工智能技术设计了网络安全防御系
2、统。实验证明,该系统可有效地提升网络安全防护能力。关键词:人工智能技术;网络安全;防御系统中图分类号:TN915.08 文献标志码:A0 引言 随着互联网和网络技术的飞速发展,网络安全威胁已成为一个重大的全球问题。从私人数据泄露到大规模的网络攻击,传统的网络防御方法难以适应日益复杂多变的网络威胁环境,这使得人们必须寻找新的解决方案。人工智能(Artificial Intelligence,AI)具备强大的数据处理能力、自我学习能力和预测能力,已被视为一种有效的网络防御手段。本文旨在探索人工智能技术在网络安全防御中的应用,并设计了一种基于人工智能的网络安全防御系统,从而提高网络安全防护能力。1
3、人工智能防御策略与模型 人工智能防御策略中最常见的模型是基于机器学习的分类模型,如支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树、随机森林、逻辑回归等。这些模型可以根据训练数据自动学习到攻击行为的模式,并利用行为模式对新数据进行分类,从而识别网络攻击。例如在网络防御中通过 SVM 模型进行二分类问题的学习和预测。SVM 的基本思想是寻找一个超平面使得正负样本间的间隔最大。对于给定的训练数据集,其优化问题可以表示为以下形式:最小化目标函数:12w(1)约束条件:yi(wxi+b)1,i=1,2,n(2)其中,xi表示输入向量,yi表示类别标签,w 和 b分别是 SVM
4、 模型的权重向量和偏置项。另一 方 面,深 度 学 习 模 型 如 卷 积 神 经 网 络(Convolutional Neural Networks,CNN)、递归神经网络(Recursive Neural Network,RNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等在复杂的网络攻击检测问题中也表现出了强大的性能。这些模型可以处理高维、非线性及时间序列等复杂数据,能对网络攻击行为进行深度学习和识别。2 基于人工智能技术的网络安全防御系统设计2.1 系统架构设计 本系统采用分层架构设计,主要由数据收集层、数据预处理层、特征提取层、AI 模型层和响应决策层
5、构成,如图 1 所示。图 1 系统总体框架2.2 系统功能实现2.2.1 网络数据包获取功能 网络数据包获取网络安全防御系统的核心组成部分,数据收集层负责从网络中捕获原始的数据包信息,以供后续的处理和分析。该模块可以使用网络抓52第 18 期2023 年 9 月无线互联科技智能控制No.18September,2023包技术,如 libpcap 库或 WinPcap 库,来实现数据包的获取。功能实现步骤如图 2 所示。(1)使用网络抓包技术监听指定的网络接口,捕获经过该接口的数据包。(2)对捕获的数据包进行解析,提取关键信息,如源 IP 地址、目标 IP 地址、端口号、协议类型等。(3)将解析
6、后的数据包信息进行存储,可以借助数据库或日志文件等方式进行持久化保存,以备后续的处理和分析使用。(4)进行资源释放。图 2 数据包获取流程2.2.2 数据预处理功能 数据包预处理模块主要功能是对网络中获取的原始数据包进行处理和转换,提取有用的特征来支持系统后续的分析和模型训练。在功能实现中,(1)特征提取:从数据包中提取关键的特征,如源 IP 地址、目标 IP 地址、端口号、协议类型、数据包长度、时间戳等2。这些特征可以用于后续的机器学习和深度学习算法进行分析和预测。(2)数据转换和标准化:将提取的特征进行适当的转换和标准化,以便于后续的数据处理和模型训练。例如,可以对特征进行归一化、离散化或
7、者进行独热编码等处理。(3)缺失值处理:检查特征中是否存在缺失值,并采取合适的方法进行处理。常见的方法包括删除包含缺失值的数据包、使用平均值或中位数填充缺失值等。(4)噪声过滤:对特征进行噪声过滤,以去除或减少数据中的噪声干扰。常见的噪声过滤方法包括滤波、平滑等3。2.2.3 AI 模型层功能 AI 模型层在网络安全防御系统中扮演重要角色,它负责威胁检测、异常行为识别和入侵检测等任务。AI 模型层功能实现的逻辑顺序如下:首先,进行威胁检测功能。在这一功能中,可以采用机器学习和深度学习算法实现威胁检测,例如 SVM 和 CNN 等。威胁检测的目标是识别网络中的威胁行为,如 CNN应用中会通过数据
8、预处理CNN 模型构建卷积操作池化操作全连接层和分类来实现数据预测和分类。其次,实现异常行为识别功能。使用聚类分析、离群点检测和深度学习模型等方法来检测与正常行为显著不同的网络行为,以识别可能的恶意活动。最后,实现入侵检测功能。通过基于规则的方法和基于机器学习的方法来识别已知和未知的入侵行为。基于规则的方法使用预定义的规则集合进行匹配和检测,而基于机器学习的方法使用训练好的分类器对网络数据进行分类预测。在每个功能中,设计者根据具体需求和系统设计,选择适当的算法和模型4。3 响应决策层功能实现 响应决策层是网络安全防御系统中的重要组成部分,它负责根据 AI 模型层的输出结果,采取相应的响应措施来
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