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人工智能威脅論論文(2)

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  人工智能威脅論論文篇二

  【關(guān)鍵詞】人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 應(yīng)用

  人工智能即機(jī)器智能,即對人的意識、行為、思維信息過程等進(jìn)行模擬,使及其具有人工智能功能,進(jìn)而代替人完成危險(xiǎn)性、復(fù)雜性或機(jī)械性突出的任務(wù),提升工作的效率和質(zhì)量,將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中與人工智能自身的優(yōu)勢具有密切的關(guān)系。

  1 人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的可行性分析

  首先,人工智能對不確定信息的處理效果較理想,可對系統(tǒng)資源呈現(xiàn)的局部或全局實(shí)時(shí)、變化狀態(tài)進(jìn)行掌握和跟蹤,在對獲取信息進(jìn)行處理的基礎(chǔ)上可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)向用戶提供有效的信息功能;其次,人工智能的協(xié)作能力較突出,在對有效資源整合基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)資源的合理共享和傳輸,將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理中,可有效的提升其工作的效率和效益;再次,人工智能憑借其學(xué)習(xí)能力和推理能力的優(yōu)越性,有利于網(wǎng)絡(luò)智能化護(hù)理中信息處理效率和質(zhì)量的提升。另外,人工智能在記憶能力方面的優(yōu)勢,有利于信息庫的建立,在推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)管理水平提升方面作用突出;除此之外,人工智能在處理非線性問題、計(jì)算資源消耗等方面也具有優(yōu)越性,所以將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有可行性。

  2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

  2.1 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用分析

  現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)主要表現(xiàn)在防火墻、入侵檢測和反垃圾郵件系統(tǒng)三方面,所以在實(shí)踐中嘗試將人工智能應(yīng)用于以上方面,智能防火墻主要應(yīng)用智能化識別技術(shù),利用統(tǒng)計(jì)、概率等計(jì)算方法將存在文獻(xiàn)的信息數(shù)據(jù)識別并處理,使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)原本的大量計(jì)算被舍去,網(wǎng)絡(luò)安全管理的效率也大幅提升,不僅將有害信息及時(shí)的攔截和限制,而且安檢效率也明顯增加,使普通防火墻拒絕服務(wù)攻擊的缺陷得到彌補(bǔ),有效的遏制了高級入侵和病毒傳播。而智能型反垃圾郵件系統(tǒng)其以威脅計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的垃圾郵件作為防御的主要對象,其雖然具有開啟式掃描和分類提供、危險(xiǎn)預(yù)警等功能,但其保護(hù)的范圍具有局限性。入侵檢測是網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)安全管理的核心,對其應(yīng)用人工智能具有顯著的效果,通常情況下入侵檢測需要通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)減少、行為分類、報(bào)告反映四個(gè)階段完成,現(xiàn)階段應(yīng)用于入侵檢測的人工智能主要包括以下幾種:

  2.1.1 規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

  此種人工智能現(xiàn)階段在入侵檢測方面應(yīng)用最為廣泛,其建立在專家經(jīng)驗(yàn)性知識構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫和推理機(jī)制的基礎(chǔ)上,主要原理是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理人員事先將已知的入侵特征編碼成固定的規(guī)則,并將大量的規(guī)則構(gòu)建成數(shù)據(jù)庫,在安全管理的過程中專家系統(tǒng)可自動(dòng)將審計(jì)記錄和規(guī)則作為入侵檢測的判斷依據(jù),實(shí)現(xiàn)入侵的及時(shí)發(fā)現(xiàn),并判斷入侵的種類和危害等,可見此項(xiàng)人工智能對提升入侵檢測的效率和準(zhǔn)確性具有積極的作用,但其建立在已知經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,檢測的范圍存在的一定的局限性。

  2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  此項(xiàng)人工智能建立在人腦學(xué)習(xí)機(jī)能模擬的基礎(chǔ)上,所以在容錯(cuò)性、學(xué)習(xí)能力等方面具有優(yōu)越性,此項(xiàng)人工智能可以對存在畸變或噪聲的輸入模式有效的識別,在并行方式的推動(dòng)下其入侵檢測的效率較理想,所以在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用相對較廣泛。

  2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

  此技術(shù)的應(yīng)用原理是通過審計(jì)程序?qū)W(wǎng)絡(luò)連接和主機(jī)會話的特征進(jìn)行準(zhǔn)確、全面的提取和描述,然后利用此項(xiàng)人工智能對準(zhǔn)確捕捉入侵模式的規(guī)則或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)正?;顒?dòng)輪廓規(guī)則等進(jìn)行學(xué)習(xí)和記憶,進(jìn)而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)異常檢測的情況下,進(jìn)行有害入侵的準(zhǔn)確識別,可見此項(xiàng)人工智能技術(shù)充分發(fā)揮了自身的記憶功能和學(xué)習(xí)功能,在提升入侵檢測的針對性方面具有較好的效果。

  2.1.4 人工免疫技術(shù)

  人工免疫技術(shù)建立在人體免疫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,其主要包括基因庫、否定選擇和克隆選擇三種機(jī)制,其可以有效的彌補(bǔ)傳統(tǒng)入侵檢測在殺毒能力和未知病毒識別等方面的缺陷。例如,在基因庫中可以實(shí)現(xiàn)基因片段重組、突變,使入侵檢測系統(tǒng)對各類未知病毒也可以及時(shí)有效的識別,但現(xiàn)階段基因庫的有效建立仍存在現(xiàn)實(shí)困難;在否定選擇的過程中,先在系統(tǒng)中隨機(jī)產(chǎn)生一定的字符串,其次在否定選擇算法的作用下將與自我匹配的字符串刪除,如果其否定選擇的正確則被視為合格的監(jiān)測器,進(jìn)而逐步完成檢測入侵等,此項(xiàng)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用仍需要進(jìn)一步的完善,但應(yīng)用價(jià)值巨大。

  2.1.5 自治AGENT技術(shù)

  此項(xiàng)技術(shù)是人工智能向面向?qū)ο蠹夹g(shù)方面發(fā)展的成果,其通常被作為底層數(shù)據(jù)收集和分析的結(jié)構(gòu),在基于自治Agent的入侵檢測系統(tǒng)框架中每臺被監(jiān)控的主機(jī)都可以視為IDS系統(tǒng),此技術(shù)在學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力、自主能力、靈活性和兼容性等方面均較突出,所以此項(xiàng)技術(shù)不僅可以有效的檢測入侵,而且可以對入侵的影響范圍有效的控制,在應(yīng)用的過程中對環(huán)境的依賴性較低,可推廣應(yīng)用。

  2.1.6 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

  此項(xiàng)技術(shù)建立在人類不斷對自身信息處理能力進(jìn)行模仿的基礎(chǔ)上,其原理是在數(shù)據(jù)組合的基礎(chǔ)上獲取更多的信息,實(shí)現(xiàn)資源協(xié)同,將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中,可以使過個(gè)傳感器共同或聯(lián)合發(fā)揮作用,使整個(gè)傳感器系統(tǒng)的能行得到提升,進(jìn)而將個(gè)體傳感器入侵檢測的范圍局限性削弱,使入侵檢測的全面性更加有保證,此項(xiàng)技術(shù)如果與其他人工智能結(jié)合應(yīng)用,檢測的效果會更加理想。

  可見,人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用,對提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測、防御能力具有積極的作用,使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)安全管理技術(shù)不能識別未知風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)識別不全面、殺毒能力較弱等問題得到有效的解決,而且計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的效率和準(zhǔn)確性也更加有保證。

  2.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價(jià)技術(shù)中的應(yīng)用分析

  由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自身具有動(dòng)態(tài)性和瞬變性等特點(diǎn),所以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理的難度較大,將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價(jià)方面對提升其管理的有效性、全面性和評價(jià)的客觀性等具有積極的作用,現(xiàn)階段應(yīng)用于此方面的人工智能主要包括以下方面:   2.2.1 人工智能問題求解技術(shù)

  此項(xiàng)技術(shù)是在給定條件下,可解決某類問題并在有限步驟內(nèi)可以完成的算法,主要包括以狀態(tài)圖為基礎(chǔ)的搜索技術(shù)、以謂詞邏輯為基礎(chǔ)的推理技術(shù)和以結(jié)構(gòu)化知識表示為基礎(chǔ)的求解技術(shù),搜索技術(shù)主要針對狀態(tài)空間、問題空間、博弈搜索進(jìn)行,通常情況下相同的問題具有多個(gè)搜索技術(shù),所以要提升搜索的效率需要對最優(yōu)的搜索技術(shù)進(jìn)行判斷。其評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通常包括搜索空間和最優(yōu)解兩方面,為獲取最優(yōu)搜索,需要利用公式f*(n)=g*(n)+h*(n)進(jìn)行評估,其中g(shù)*(n)代表從網(wǎng)絡(luò)S節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)的最短路徑;h*(n)代表從網(wǎng)絡(luò)n節(jié)點(diǎn)到g節(jié)點(diǎn)的最短路徑??梢妼⑷斯ぶ悄軉栴}求解技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價(jià)中,相比傳統(tǒng)的計(jì)算方法可以縮減網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi),提升網(wǎng)絡(luò)資源的管理效率和質(zhì)量,應(yīng)積極推廣應(yīng)用。

  2.2.2 專家知識庫技術(shù)

  專家知識庫是專家系統(tǒng)的重要構(gòu)成,其對專家系統(tǒng)的應(yīng)用效果產(chǎn)生直接的影響,現(xiàn)階段專家知識庫主要包括基礎(chǔ)原理理論和直接或間接獲取經(jīng)驗(yàn)積累的專門知識,通過將已知的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價(jià)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行編碼、建庫,使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理決策獲取專家經(jīng)驗(yàn)支持,使相似或同種管理、評價(jià)問題等可以得到較好的完成,此項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)階段在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價(jià)方面得到較廣泛的應(yīng)用。

  3 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用案例分析

  3.1 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用案例分析

  某檔案館為保證應(yīng)用的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不會對存儲的檔案信息安全構(gòu)成威脅,積極的將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全技術(shù)中,實(shí)踐證明,通過應(yīng)用智能防火墻和智能入侵檢測系統(tǒng),該檔案館的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全性得到明顯的提升,筆者針對該檔案館在此方面對人工智能的應(yīng)用展開分析。

  3.1.1 智能防火墻

  該檔案館長期以防火墻作為其網(wǎng)絡(luò)安全管理的主要手段,但由于傳統(tǒng)防火墻自身不可見加密的SSL流數(shù)據(jù),不能對其迅速的攔截和解密,使此類對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的攻擊難以通過防火墻實(shí)現(xiàn)防范,甚至任何應(yīng)用程序在加密后均可以順利的通過傳統(tǒng)防火墻,使檔案館的網(wǎng)絡(luò)安全一直受到嚴(yán)重的威脅,檔案館網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定其對應(yīng)用數(shù)據(jù)流的監(jiān)控能力無法滿足實(shí)際需要;而智能防火墻將統(tǒng)計(jì)、決策等智能算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)識別的過程中,對外來針對檔案館網(wǎng)絡(luò)的訪問進(jìn)行有效的控制,使檔案館網(wǎng)絡(luò)特征值更加明顯,該檔案室應(yīng)用的智能防火墻將代理和過濾技術(shù)有機(jī)結(jié)合,不僅可以使傳統(tǒng)防火墻在安全性方面的問題得到有效的解決,而且監(jiān)控范圍涵蓋數(shù)據(jù)鏈路層至應(yīng)用層全部,對TCP/IP協(xié)議層落實(shí)全面的安全控制,可見該檔案館的防火墻在應(yīng)用人工智能后,客戶端配置任務(wù)得到大幅度的縮減,而且數(shù)據(jù)加密、解密等均可以在防火墻攔截過程中實(shí)現(xiàn),虛擬網(wǎng)得到強(qiáng)有力的支持,在智能防火墻的作用下,檔案館內(nèi)部信息對外完全隱藏,代理服務(wù)的作用更加突出,在代理服務(wù)與包過濾服務(wù)的功能相融合的作用下,使該檔案館計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性得到了明顯的提升。

  3.1.2 智能入侵檢測系統(tǒng)

  入侵檢測技術(shù)屬于積極的安全管理手段,是在危害發(fā)生前的有效預(yù)防,該檔案館在應(yīng)用傳統(tǒng)入侵檢測技術(shù)時(shí),通過對計(jì)算機(jī)內(nèi)部的各類信息進(jìn)行搜集,然后通過檢測引擎對各類信息中是否存在入侵進(jìn)行判斷,進(jìn)而針對檢測的誤用模式提出警告,控制臺結(jié)合監(jiān)測結(jié)果確定相應(yīng)的控制措施,可見在該檔案館應(yīng)用的傳統(tǒng)入侵檢測中檢測的范圍、有效性等均不能得到有效的保證,使檔案館的網(wǎng)絡(luò)信息受到危害入侵的威脅。在該檔案館應(yīng)用智能入侵檢測系統(tǒng)后,其將規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共同應(yīng)用于入侵檢測系統(tǒng),使該檔案館的入侵檢測系統(tǒng)不僅可以有效的檢測出已知專家管理經(jīng)驗(yàn)中涉及的威脅,并制定出有效的解決方案,而且利用人工智能在記憶、學(xué)習(xí)、適應(yīng)性等方面的突出功能,使各類未知的病毒、危害等也可以得到有效的識別,而且使病毒危害的范圍和程度得到有效的控制,結(jié)合該檔案館對人工智能的應(yīng)用效果,類似的單位或組織也可以積極的應(yīng)用,例如圖書館、會計(jì)師事務(wù)所等。

  3.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價(jià)技術(shù)中的應(yīng)用案例分析

  某圖書館在向數(shù)字化發(fā)展的過程中,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)存儲的信息不斷增多,實(shí)施網(wǎng)絡(luò)管理和評價(jià)的難度不斷加大,為縮減圖書館計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理的任務(wù)量,提升網(wǎng)絡(luò)管理和評價(jià)的質(zhì)量,該圖書館積極應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù),該圖書館應(yīng)用的人工智能技術(shù)主要是專家知識庫的建立和應(yīng)用,其首先將國內(nèi)外專家已知的圖書館管理和評價(jià)經(jīng)驗(yàn)收集、整理、編碼,建立規(guī)則庫,在進(jìn)行圖書館網(wǎng)絡(luò)管理的過程中,專家知識庫會通過對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)檢索與專家知識庫中的編碼相匹配,為管理人員提供相對應(yīng)的管理方案,并在管理人員同意的情況下完成網(wǎng)絡(luò)管理與評價(jià),這不僅減輕了圖書館網(wǎng)絡(luò)管理人員的管理壓力,而且在提升管理效率和質(zhì)量方面也發(fā)揮著積極的作用。

  4 結(jié)論

  通過上述分析可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)階段人們已經(jīng)認(rèn)識到人工智能的優(yōu)勢,并在實(shí)踐中有意識的將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中,這對優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的性能具有積極的作用,所以應(yīng)結(jié)合實(shí)際進(jìn)一步的深化和優(yōu)化,這是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)深化發(fā)展的具體體現(xiàn)。

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