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    計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

    2019-12-06 06:22:29劉玉標(biāo)
    科技風(fēng) 2019年32期
    關(guān)鍵詞:計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全計算機(jī)

    劉玉標(biāo)

    摘 要:人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)是計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)中主要模塊,其直接影響了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全防御效果。因此,本文以人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中應(yīng)用為入手點(diǎn),分析了計算機(jī)入侵檢測系統(tǒng)的技術(shù),對人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的具體應(yīng)用過程、案例與趨勢進(jìn)行探究。

    關(guān)鍵詞:計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測;人工智能技術(shù)

    1 緒論

    在我國高新技術(shù)水平不斷提升的背景下,計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了進(jìn)一步優(yōu)化完善,為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了良好的機(jī)遇。人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用,不僅可以解決常規(guī)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵病毒,而且可以自動尋找病毒產(chǎn)生源頭,保證計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行。因此,對人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用進(jìn)行適當(dāng)分析非常必要。

    2 入侵檢測系統(tǒng)概述

    入侵檢測系統(tǒng)又可稱為intrusion Detection System。其主要是利用入侵檢測技術(shù),檢測計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不良信息。并采取及時的攔截措施。[1]

    3 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

    3.1 人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)組成

    人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)主要是通過主動檢測的方式,對全部通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)故障進(jìn)行逐一排除、匹配,并對相關(guān)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)模板進(jìn)行對比分析,從而達(dá)到對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全性能實(shí)時保護(hù)的目的。人工智能入侵檢測技術(shù)主要包括信息搜集、引擎分析、組件響應(yīng)等幾個模塊。其中信息搜集主要是利用數(shù)據(jù)收集器,依據(jù)數(shù)據(jù)處理器配置,對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并將其儲存在數(shù)據(jù)儲存器內(nèi)。[2]若相關(guān)數(shù)據(jù)存在不對應(yīng)數(shù)據(jù),則系統(tǒng)會自動將配置數(shù)據(jù)進(jìn)行模式充足;引擎分析主要是依據(jù)異常檢測分析原理,在目標(biāo)信息行為觀測的基礎(chǔ)上,在系統(tǒng)內(nèi)部自動創(chuàng)建一個小型儲存空間框架。隨著數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息的不斷增加,儲存空間框架也會發(fā)生周期性變化。通過對相關(guān)數(shù)據(jù)周期規(guī)律進(jìn)行分析,可及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不正常波動情況;組件響應(yīng)主要是是利用操作模型、多元模型、過程模型或時間序列模型等統(tǒng)計模型,在檢測時間數(shù)量的基礎(chǔ)上,對其時間間隔、資源消耗情況與組件對應(yīng)程度進(jìn)行分析。以過程模型為例,根據(jù)事件類型過程模型狀態(tài)也會發(fā)生相應(yīng)變化,若某一事件發(fā)生時,過程模型狀態(tài)變化概率變?yōu)橐粋€極小的數(shù)值,則表明計算機(jī)發(fā)生入侵風(fēng)險。

    3.2 人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用過程

    人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中,主要包括訓(xùn)練、檢測兩個模塊。一方面,在訓(xùn)練模塊,人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)可利用正常審計已知數(shù)據(jù),與檢測異常數(shù)據(jù)進(jìn)行向量訓(xùn)練。

    在實(shí)際應(yīng)用過程中,人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)主要是通過編碼的方式,將已知入侵特征向量、審計記錄進(jìn)行對比分析,進(jìn)而識別入侵特征向量變化。若已知入侵向量存在與其特征相符的審計時間,則系統(tǒng)內(nèi)會自動報警處理;若入侵向量與審計事件不對應(yīng),則利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù),可自動產(chǎn)生新的審計事件。并調(diào)整模式長度及匹配時間,保證入侵檢測信息特征的有效分析。

    另一方面,在檢測階段,人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)主要利用預(yù)處理器,在審計未知的前提下,以數(shù)學(xué)向量的形式進(jìn)行數(shù)字處理。隨后利用支持向量機(jī)及判決函數(shù),將數(shù)字向量進(jìn)行分類。最后經(jīng)決策系統(tǒng),進(jìn)行最終數(shù)字向量分類結(jié)果匯總。

    在人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用的背景下,每一計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)均有一可被攻擊的數(shù)據(jù)庫。若某一時間段檢測到攻擊行為,則計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)會產(chǎn)生一防攻擊子集。通過子集與系統(tǒng)日志序列的有效匹配,可預(yù)測后續(xù)攻擊行為,保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。同時利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測預(yù)測模塊,可依據(jù)現(xiàn)有模型運(yùn)行規(guī)律,判定未來計算機(jī)系統(tǒng)可能遭受攻擊行為,及時更新模型裝置,保障計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)穩(wěn)定。需要注意的是,在人工智能計算機(jī)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用過程中,相關(guān)人員需要綜合考慮事件序列間聯(lián)系。即根據(jù)計算機(jī)使用者行為需求,進(jìn)行計算機(jī)使用者基本原則匯總分析。[3]必要情況下,可利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)更改傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)規(guī)則,保證人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的可信度及準(zhǔn)確性。這種情況下,一旦人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)可檢測事件序列與匹配規(guī)則不對應(yīng),計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可根據(jù)兩者偏離程度及時采取調(diào)整約束措施,避免入侵事件預(yù)測與匹配規(guī)則偏離。

    3.3 人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用案例及效果

    在當(dāng)前計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)普及程度比較高的現(xiàn)代社會中,人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用的成功案例有許多,近幾年比較有名的案例有兩個:一個是利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)研發(fā)的基于人工智能處理芯片的自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng);另一個是利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)研發(fā)的下一代入侵防御系統(tǒng)(NGIPS)。

    案例1:利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)而研發(fā)的一種基于人工智能處理芯片的自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng)。據(jù)報道,該系統(tǒng)在2017年10月由美國斯坦福大學(xué)和美國Infinite初創(chuàng)公司聯(lián)合研發(fā)成功。在實(shí)際運(yùn)行中,該系統(tǒng)不僅僅可以實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架、設(shè)備類型、規(guī)模等網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,還可以對網(wǎng)絡(luò)的流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,自動生成適用于該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的特定惡意代碼,甚至能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時的環(huán)境對惡意代碼進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,達(dá)到對特定網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊或者竊取相關(guān)信息的效果。這種通過人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵技術(shù)實(shí)現(xiàn)自主尋找網(wǎng)絡(luò)漏洞并自主生成相應(yīng)惡意攻擊代碼的系統(tǒng),具有更強(qiáng)隱密性和智能性,得到了美國防高級研究計劃局的高度重視,并計劃優(yōu)先給予進(jìn)一步研發(fā)的資助。

    案例2:NGIPS(next generation intrusion prevention system),也可以稱為“下一代入侵防御系統(tǒng)”。該入侵防御系統(tǒng)具備人工智能的功能,包括Application Perception and Full Stack Visibility(應(yīng)用程序感知和全堆??梢娦裕?、Environmental perception(環(huán)境感知)、Content perception(內(nèi)容感知)、Agile engine(敏捷引擎)等屬性,具體如下表。

    目前思科Firepower NGIPS正用于Firepower4100 系列、9000系列等多種設(shè)備。而國內(nèi)信息安全廠商綠盟科技也在2012年7月正式發(fā)布國內(nèi)首款的NGIPS,該產(chǎn)品采用了全新的人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測防護(hù)技術(shù),能夠綜合運(yùn)用環(huán)境感知、行為分析、應(yīng)用識別和用戶身份識別等技術(shù)。具體的智能功能如下表。

    適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境

    提供靈活的IPv6/Ipv4雙棧自適應(yīng)能力與高達(dá)10G的應(yīng)用層數(shù)據(jù)處理能力,能夠完全適應(yīng)新一代復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

    之后綠盟科技推出了NGIPS800系列、NGIPS5000系列等產(chǎn)品;華為也推出了下一代入侵防御系統(tǒng)NIP6000系列。

    3.4 人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)應(yīng)用未來的趨勢

    人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)是一種主動防攻擊的網(wǎng)絡(luò)安全保障技術(shù),其改變了傳統(tǒng)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)被動審計、監(jiān)控及風(fēng)險管理模式,進(jìn)一步完善了計算機(jī)安全信息基礎(chǔ)保障體系。在人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)后續(xù)發(fā)展過程中,其將聯(lián)合人工智能網(wǎng)絡(luò)防火墻技術(shù)、人工智能系統(tǒng)評價及網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)、人工智能反垃圾郵箱技術(shù)等人工智能技術(shù),與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測機(jī)制進(jìn)行完美結(jié)合,全面保障計算機(jī)系統(tǒng)安全。

    4 總結(jié)

    綜上所述,在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展完善的進(jìn)程中,網(wǎng)絡(luò)安全已成為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系的重要組成部分。因此,相關(guān)人員應(yīng)正確認(rèn)識大數(shù)據(jù)背景下計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題。在現(xiàn)有計算機(jī)安全防御機(jī)制有序運(yùn)行的基礎(chǔ)上,針對新型網(wǎng)絡(luò)攻擊、網(wǎng)絡(luò)入侵現(xiàn)象,將人工智能技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測機(jī)制有機(jī)整合。利用人工智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù),及時檢測有害信息及時攔截,保證整體網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全運(yùn)行。

    參考文獻(xiàn):

    [1]焦寶臣,劉振昌,陳詩明,等.入侵檢測算法三大分類[J].中國教育網(wǎng)絡(luò),2015(6):76-78.

    [2]蔣亞平,曹聰聰,梅驍.網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)的研究進(jìn)展與展望[J].輕工學(xué)報,2017,32(3):63-72.

    [3]汪源.人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2018(2):123-145.

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