摘要：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息安全已成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)問題。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的不斷演進(jìn)，傳統(tǒng)安全防護(hù)措施已經(jīng)難以滿足日益增長(zhǎng)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(yīng)用不僅能夠提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性，還能夠加強(qiáng)防控策略的有效性?；诖?，本文探討了基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與防控策略，供相關(guān)人員參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；互聯(lián)網(wǎng)信息安全；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；防控策略

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)信息安全作為現(xiàn)代社會(huì)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(huì)、經(jīng)濟(jì)和政治等多個(gè)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(xué)習(xí)、娛樂越來越多地依賴于網(wǎng)絡(luò)。個(gè)人隱私、金融交易、社交互動(dòng)等敏感信息在網(wǎng)絡(luò)空間中頻繁交換，一旦信息安全受到威脅，后果不堪設(shè)想。個(gè)人隱私泄露可能導(dǎo)致身份盜竊、財(cái)產(chǎn)損失，甚至影響個(gè)人安全。對(duì)于企業(yè)而言，泄露商業(yè)秘密可能削弱其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，造成不可估量的經(jīng)濟(jì)損失，國(guó)家安全更是與互聯(lián)網(wǎng)信息安全息息相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)攻擊可能針對(duì)國(guó)家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，如電網(wǎng)、交通系統(tǒng)和金融服務(wù)系統(tǒng)，一旦遭受破壞，將對(duì)社會(huì)秩序和國(guó)家安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，建立人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與防控，共同防范和應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅，成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)信息安全防范亟須解決的任務(wù)。

二、互聯(lián)網(wǎng)信息安全現(xiàn)狀分析

（一）常見網(wǎng)絡(luò)安全威脅類型

網(wǎng)絡(luò)安全威脅包括病毒、木馬、勒索軟件、網(wǎng)絡(luò)釣魚、分布式拒絕服務(wù)（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(jì)算機(jī)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(gè)人和企業(yè)造成重大損失。網(wǎng)絡(luò)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(qǐng)求使目標(biāo)服務(wù)器超負(fù)荷運(yùn)行，導(dǎo)致正常用戶無法訪問服務(wù)。零日漏洞攻擊則利用軟件中未知的安全漏洞進(jìn)行攻擊，往往難以防范[1]。

（二）網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的來源與特點(diǎn)

網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)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(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)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(shè)備，竊取敏感信息、破壞系統(tǒng)功能甚至控制設(shè)備。

其次，山寨軟件也對(duì)網(wǎng)絡(luò)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(huì)收集用戶的個(gè)人信息或打開設(shè)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(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)來源，攻擊者通過創(chuàng)建與真實(shí)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(hào)等，這些信息一旦被竊取，將導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)損失或身份盜用。這些風(fēng)險(xiǎn)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(luò)攻擊數(shù)量的不斷增長(zhǎng)、攻擊手段的日益復(fù)雜、有效安全防護(hù)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(jìn)步，使網(wǎng)絡(luò)攻擊更加頻繁和難以防御。同時(shí)，攻擊手段的復(fù)雜化也增加了安全防護(hù)難度，盡管市場(chǎng)上存在多種安全產(chǎn)品和服務(wù)，但有效的安全防護(hù)措施仍然不足。此外，隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊的專業(yè)化和高技術(shù)化，對(duì)專業(yè)安全人才的需求日益增加，但現(xiàn)有的安全人才儲(chǔ)備卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足市場(chǎng)需求。

三、基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

（一）人工智能在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用

1.機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量安全數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘潛在的安全威脅和異常模式。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和隱藏規(guī)律，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供支持。例如，通過聚類算法，可以將相似的網(wǎng)絡(luò)流量或系統(tǒng)日志進(jìn)行分組，識(shí)別異常流量或行為模式。同時(shí)，通過分類算法，可以構(gòu)建惡意軟件檢測(cè)模型，自動(dòng)識(shí)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(luò)社交媒體的普及，大量文本信息在網(wǎng)絡(luò)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(luò)文本內(nèi)容，識(shí)別潛在的安全威脅。例如，通過對(duì)社交媒體上的用戶評(píng)論和帖子進(jìn)行情感分析，可以判斷用戶對(duì)某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的輿情危機(jī)；通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)聊天室或論壇中的聊天內(nèi)容進(jìn)行關(guān)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(cè)與行為分析

人工智能系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)正常的網(wǎng)絡(luò)行為模式，并實(shí)時(shí)檢測(cè)與這些模式不符的異常行為，及時(shí)發(fā)出警報(bào)。例如，基于時(shí)間序列分析的異常檢測(cè)算法可以監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)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(cè)算法可以構(gòu)建用戶行為模型，識(shí)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建首先需要收集大量的網(wǎng)絡(luò)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(luò)設(shè)備和系統(tǒng)，格式和質(zhì)量各異。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標(biāo)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(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的形式。

2.特征選擇與模型訓(xùn)練

從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建的關(guān)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(fù)雜度和性能等因素。通過選擇有效特征，可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。在特征選擇的基礎(chǔ)上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。因此，選擇合適的算法并調(diào)整其參數(shù)是模型訓(xùn)練過程中的重要任務(wù)。

3.風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)模型輸出，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為不同等級(jí)，并制定相應(yīng)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和響應(yīng)措施。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分可以根據(jù)實(shí)際需求和業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行定制，如劃分為高、中、低三個(gè)等級(jí)。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括風(fēng)險(xiǎn)概率、影響范圍、持續(xù)時(shí)間等指標(biāo)。對(duì)于不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)，需要制定相應(yīng)的響應(yīng)措施，如加強(qiáng)安全防護(hù)、限制訪問權(quán)限、及時(shí)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(yīng)用

1.入侵檢測(cè)與防御系統(tǒng)

入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS）是網(wǎng)絡(luò)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(zhǔn)地識(shí)別和防御各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)，人工智能系統(tǒng)可以從大量網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識(shí)別出正常的網(wǎng)絡(luò)行為模式，并與實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行比較，以檢測(cè)異常和潛在的威脅。深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs），在處理網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，因?yàn)樗鼈兡軌蜃R(shí)別數(shù)據(jù)中的復(fù)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(luò)通信中的文本數(shù)據(jù)，從而識(shí)別惡意命令或攻擊指示。人工智能驅(qū)動(dòng)的IDS/IPS系統(tǒng)不僅能夠檢測(cè)已知的攻擊模式，還能夠識(shí)別新型和未知的攻擊行為。它們通過持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，提高了對(duì)零日漏洞攻擊的防御能力[4]。

2.智能安全預(yù)警與響應(yīng)機(jī)制

智能安全預(yù)警系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅進(jìn)行實(shí)時(shí)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(bào)、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)流量等，人工智能系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)和識(shí)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(hù)威脅情報(bào)庫(kù)，能夠及時(shí)更新關(guān)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(shí)別與已知威脅模式相似的行為，從而提前發(fā)出預(yù)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(yù)測(cè)可能的攻擊路徑和目標(biāo)。在響應(yīng)機(jī)制方面，人工智能系統(tǒng)可以自動(dòng)化執(zhí)行一系列預(yù)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(dòng)化響應(yīng)不僅加快了對(duì)安全事件的處理速度，還減輕了安全團(tuán)隊(duì)的工作負(fù)擔(dān)。

3.智能安全審計(jì)與合規(guī)管理

智能安全審計(jì)和合規(guī)管理系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)，自動(dòng)化安全合規(guī)性檢查和審計(jì)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(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)要求，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)能夠識(shí)別潛在的配置錯(cuò)誤和安全漏洞，從而降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

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(cè)潛在的內(nèi)部威脅，對(duì)于保護(hù)敏感數(shù)據(jù)和維護(hù)合規(guī)性至關(guān)重要。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以自動(dòng)化生成安全報(bào)告和審計(jì)日志，這些報(bào)告用于向管理層展示安全狀況，或者需要時(shí)提供給監(jiān)管機(jī)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(shí)應(yīng)對(duì)任何合規(guī)性問題。

（二）防控策略的實(shí)施步驟

1.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)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(guān)重要作用，通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)行為的正常模式，并與實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行比較，以檢測(cè)異常和潛在的威脅。例如，人工智能可以通過分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，識(shí)別未授權(quán)的訪問嘗試或數(shù)據(jù)泄露的跡象。同時(shí)，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(luò)通信中的文本數(shù)據(jù)，從而識(shí)別可能的釣魚攻擊或其他社會(huì)工程手段。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估階段，人工智能技術(shù)不僅能夠幫助識(shí)別已知的威脅，還能夠通過異常檢測(cè)算法發(fā)現(xiàn)新型和未知的攻擊模式，這些算法可以識(shí)別與正常行為模式不符的行為，從而發(fā)出預(yù)警，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果會(huì)量化為風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為選擇防護(hù)措施選擇提供依據(jù)。

2.防護(hù)措施的選擇與部署

基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，組織需要選擇合適的防護(hù)措施進(jìn)行部署。人工智能技術(shù)在這一步驟中的應(yīng)用體現(xiàn)在能夠自動(dòng)推薦和配置安全措施。例如，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)評(píng)估結(jié)果自動(dòng)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(shí)，人工智能還可以推薦部署入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS），這些系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，并在檢測(cè)威脅時(shí)自動(dòng)采取行動(dòng)。此外，人工智能還可以幫助組織識(shí)別和修補(bǔ)軟件漏洞，通過自動(dòng)化漏洞掃描和評(píng)估，確保安全漏洞得到及時(shí)修復(fù)[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(zhǎng)期有效的關(guān)鍵。人工智能系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)，通過持續(xù)的數(shù)據(jù)分析識(shí)別新的威脅和漏洞。這些系統(tǒng)還能夠自動(dòng)記錄和分析安全事件，為安全團(tuán)隊(duì)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(dòng)調(diào)整和優(yōu)化安全策略，以應(yīng)對(duì)新出現(xiàn)的威脅。

例如，如果人工智能系統(tǒng)檢測(cè)到某種新型的攻擊模式，它可以自動(dòng)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(jìn)行預(yù)測(cè)性分析，通過分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前的安全趨勢(shì)預(yù)測(cè)未來的安全威脅。這種預(yù)測(cè)能力使組織能夠提前準(zhǔn)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與防控策略是提高互聯(lián)網(wǎng)信息安全水平的關(guān)鍵手段。通過大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以準(zhǔn)確評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)，為制定針對(duì)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，強(qiáng)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(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)山東有限公司

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