基于大数据及人工智能的网络安全防御系统设计

摘要：随着信息技术的飞速发展，传统的网络安全防御手段已难以有效应对。该文提出了一种结合大数据分析与人工智能技术的网络安全防御系统方案。该方案利用大数据分析技术实时处理网络流量数据，并结合人工智能算法识别未知攻击模式，有效阻止非法入侵，实现快速响应和防御。初步测试结果表明，该系统在检测精度、响应速度和误报率等方面均表现出良好的性能。

关键词：人工智能；大数据；网络安全；非法入侵；防御系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0084-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

随着网络技术的飞速进步，人类生活正经历着巨大的变革。这类技术的兴起既为人们带来了前所未有的便捷，也带来了全新的机遇与挑战。在当前的时代背景下，大数据技术已具备高效处理与深度分析庞大网络数据的能力，进而为人们提供更为精确且实时的风险预警信息。借助这类信息，个体及组织能够更有效地规避潜在风险，并据此作出更加理性的决策。鉴于技术的持续发展，传统的安全防护措施已难以应对日益复杂的安全威胁。目前，通过利用大数据和人工智能技术，网络安全系统实现了对网络流量的实时监控，能够迅速识别异常行为，并立即执行保护措施。这种先进的网络安全解决方案显著增强了防御能力，并减少了对人力资源的依赖，为构建更为安全的网络环境提供了坚实基础。

1 大数据与人工智能技术概述

1.1 大数据

大数据，指在数量、种类及速度上均展现出极端庞大特性的数据集合。这类数据不仅涵盖了传统的结构化数据类型，还广泛包含了诸如文本、图片、音频及视频等形式的非结构化数据。大数据的核心特征在于其“大”，即数据量的巨大规模[1]。然而，大数据的价值并非仅限于数据量的简单累积，更重要的是其所赋予的全新分析与处理能力。通过对大数据进行深入探索与精细分析，能够发现数据内部所蕴含的模式、趋势和相关性，从而为科学决策提供坚实支撑。大数据的应用范围广泛，已深入金融、医疗、交通、零售等多个行业领域，成为现代社会不可或缺的关键组成部分。

1.2 人工智能技术

人工智能技术，即运用计算机系统模拟并达到人类智能水平的科技手段，其应用领域极为广泛，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等关键子领域。在这些子领域中，机器学习作为人工智能领域的一项核心技术，通过使计算机从海量数据中学习并总结规律，实现对未知数据的精准预测与科学分类。深度学习是机器学习领域的重要分支，旨在通过模拟人类大脑神经网络的结构与功能，展现处理复杂非线性问题的卓越能力。自然语言处理技术让计算机能够理解并生成人类语言，在机器翻译、情感分析、语音识别等多个领域得到了广泛应用[2]。计算机视觉技术为计算机提供了识别与理解图像及视频的能力，在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等关键领域中发挥了至关重要的作用。人工智能技术正以迅猛的速度不断发展，展现出强大的生命力和广阔的发展前景，不仅极大地推动了科技的进步，更深刻地改变了人们的生活与工作方式。

2 基于大数据及人工智能技术的网络防御系统需求分析

随着大数据和智能科技的迅速发展，如何构建一个坚不可摧的网络安全防护体系，对于保障数据安全具有极其重要的意义。此体系不仅依赖于高性能的硬件设备作为支撑，还需借助虚拟化技术的力量，以推动大数据与智能技术的有效融合与应用，并优化硬件资源的配置与共享效率，这对于提升系统整体效能及应对大数据处理的复杂挑战具有至关重要的作用。在这一体系中，中间层发挥着举足轻重的作用，负责实施全面且精细化的网络安全管理策略，监控与调控数据的流动，确保系统内部资源得到科学合理的调配。该措施显著提升了计算机网络系统的安全性和可靠性，实现了对系统运行状态的全面、实时监控，保障了整个网络体系的稳定顺畅运行[3]。因此，在构建网络安全防御体系的过程中，中间件必须具备一系列核心功能，包括但不限于负载均衡、安全监测及资源分配等，以有力支撑大数据应用中心的高效稳定运行。此外，鉴于该体系的核心宗旨在于服务广大用户，因此，在进行应用层设计的过程中，必须充分认识到提供便捷、高效、稳定的服务功能的重要性。这些功能具体包括：用户注册流程、登录认证机制、严密的访问控制体系、细致的权限管理策略、直观且易于操作的系统交互界面、高效的入侵检测与防御机制、全面的系统备份方案以及确保数据可恢复性的可靠能力等，旨在全面提升用户体验，确保用户操作的安全便捷性。

3 基于大数据及人工智能技术的网络防御系统设计

3.1 总体设计思路

在当今数字化时代，计算机网络安全防御系统的核心架构显得尤为重要。这一架构在大数据和人工智能技术的支持下，被细分为三个关键层级，以确保网络环境的安全与稳定。这三个层级分别是网络基础层、网络中间层和网络应用层，如图1所示。

1） 网络基础层。负责数据传输、设备互联和协议转换等关键功能，是信息流通和上层应用的基础。其技术细节须经过精心设计和严格测试，以应对复杂情况，保障网络稳定性。利用大数据技术对网络基础层进行详尽且周密的设计与构建，确保其具备高效且可靠的运行能力。该措施旨在保障应用层获得安全稳定的数据传输，切实维护网络空间的安全与稳定[4]。

2） 网络中间层。在当前网络空间安全领域，大数据与人工智能技术的运用已成为维护网络安全、防范网络攻击的重要手段。通过机器学习构建智能网络入侵检测与防御系统，实现攻击行为的自动识别和快速响应。分布式存储和并行计算技术使网络安全系统能够实时高效处理大量网络数据，包括流量数据、日志数据和用户行为数据。大数据技术还对历史数据进行深度分析，识别安全风险，并确保防御策略及时更新，以应对不断演变的网络攻击和威胁。

3） 网络应用层。大数据与人工智能技术在众多关键安全领域得到了广泛应用，如身份认证、访问控制、恶意软件检测及防护等。这些技术为构建智能化、精准化的安全管理体系提供了有力支撑，提升了网络安全性能，进一步增强了系统自动检测与防御恶意软件的能力，确保了计算机网络的安全稳定运行。

3.2 网络数据捕获

该模块功能强大，能够高效便捷地与网络设备进行连接，并实时对各网络接口进行监控，从而实现数据包的捕获与传输。在该系统中，通过使用Libpcap 工具来访问数据链路层，完成数据包的捕获任务。具体的捕获流程如下：首先，全面掌握网络接口、目标地址以及网络掩码等关键信息。随后，在网络接口上构建结构链表，确保能够精确定位到对应的捕获设备[5]。接着，启动网络设备并获取捕获句柄，同时对子网掩码进行科学配置，以实现对设备运行时间的有效管理，确保网络运行的高效性和安全性。数据包捕获完成后，及时关闭指定数据包并释放相关资源。此外，需要编译并配置过滤规则，通过编辑过滤器，运用二进制编码及变量字符串来达到此目的。最后，启动网络数据包捕获流程，网卡开启后立即进行捕获操作，并确保网络顺畅运行；捕获任务完成后，将数据包传输至用户空间，并进行相应的处理。

3.3 网络协议分析

本模块承担着对各类数据包头部信息进行深入研究与细致分析的任务，其研究范围广泛，覆盖了数据链路层、传输层以及网络层等关键领域[6]。在处理过程中，本模块严格遵循各协议层次的规范，致力于实现数据包头部格式的标准化，以优化数据包头部分析与处理流程。在具体操作过程中，本模块遵循图2 所示的协议架构，对数据链路层、传输层和网络层的信息进行分析。

首先，本模块将识别接收到的数据包所属的连接类型，并据此制定相应的处理策略；同时，捕获的数据包将被传递至链路层处理模块。链路层处理模块负责统一处理链路层信息，包括检查、验证和修改数据包，确保它们符合协议要求。处理后的数据包传递给网络层处理模块，该模块执行路由选择、分组转发和数据包封装/解封装等任务，确保数据包正确传输。网络层处理模块利用统计分析确定最佳传输路径，综合考虑网络拓扑、链路状态和路由协议。链路层和网络层处理模块协作，通过精确分析选择最佳路径，实现高效可靠的网络通信。

3.4 数据包预处理

该模块的核心职责是执行各类数据包的解码与重组任务。解码技术旨在实时侦测并抵御网络攻击，以维护系统的安全稳定。数据包重组则按照技术规范进行，确保重组后的数据安全性。数据包预处理环节包含以下关键功能：

1） HTTP解码预处理功能：负责将HTTP URL字符串转换为ASCII字符串，以防御恶意攻击，确保信息的安全和可靠性。

2） 端口扫描检测预处理功能：在实施过程中，重点对多个IP地址的同一端口进行扫描，并在规定的时间限制内高效建立多个传输控制协议（TCP） 连接。

3） 数据包分片重组预处理功能：遵循最大传输单元的限制对IP包进行处理，通过重组IP包并利用TCP 相关软件进行统一检测，以全面了解入侵行为的整体流程。同时，及时发现存在安全漏洞的主机，防止其发生崩溃、瘫痪等严重后果[7]。

3.5 漏洞扫描与风险评估模块

漏洞扫描与风险评估是定期针对网络系统及软件程序进行的检测活动，深入网络结构、系统硬件、数据库及软件内部，查找可能存在的安全漏洞。这些漏洞可能源于编程错误、配置不当或安全规则缺失。该模块还评估潜在风险，如遭受攻击的可能性、数据泄露风险和服务中断威胁，并为管理层提供技术支持，帮助及时消除安全隐患。扫描和评估完成后，模块生成详细报告，帮助管理层全面了解网络安全状况，并采取措施保护数据安全和完整性。

3.6 入侵事件检测模块

在实际操作中，务必严格遵循预先设定的规则，将收集的数据与特定数据库进行细致比对，并持续进行监控与处理。为确保入侵检测系统的稳定运行，工作人员须充分利用系统内置的规则库，对获取的信息与错误规则进行深入对比分析，并自动触发警报机制；若比对结果显示无匹配项，则表明网络数据包处于安全状态。

3.7 人工智能应用设计

当前，人工智能技术持续进步，显著提升了计算机网络的安全防护能力。鉴于上网方式的多样化以及网络攻击的日益狡猾，传统的人工防守手段已难以满足需求，不仅效率低下，且防护效果欠佳。而人工智能技术的引入，能够迅速识别各类安全问题，并进行深入分析。该技术具备自我学习能力，可构建安全防护模型，有效清除病毒及木马程序，抵御各类网络攻击。尤为重要的是，人工智能在清理病毒及木马的过程中，能够追溯其源头，从根本上解决网络安全隐患。在实际应用中，人工智能技术通过不断学习优化，性能持续提升，为计算机网络提供了最大程度的外部攻击防护。

4 系统测试

4.1 功能测试

为评估系统能否有效识别并应对网络攻击，本文采用多样化的攻击软件进行全面测试，并对系统的各项功能进行详尽审查。旨在确保系统能够精确识别各类网络攻击，并采取有效措施予以应对，同时及时且准确地向用户发出风险预警。具体而言：

1） 针对系统对服务拒绝攻击的反应进行测试，采用泪滴攻击（TearDrop） 技术，该技术通过按时间顺序发送一系列伪造的分片数据包，旨在引发系统崩溃、无响应或重启。另外，采用Jolt攻击技术，向系统发送大量分片数据包，试图使服务拒绝攻击失效。经过全面深入的测试，结果显示系统表现均符合预期标准与要求，各功能模块均表现出色。

2） 在Nmap攻击方面，鉴于Nmap作为一款广泛应用的检测工具，该系统能够识别用户状态及服务等信息，进而执行针对性的攻击措施（注：此处描述可能涉及非法或不当行为，实际应用中应确保测试合法且符合道德规范） 。

4.2 系统响应时间测试

以50 Mbps的网络通信速率作为基准测试标准，数据包尺寸设定为512字节，作为执行网络攻击模拟实验的先决条件，并对网络攻击发生至系统触发警报的时间间隔进行精确测量。针对误警率的检测，鉴于检测过程中不可避免地存在一定误差，须精确计算出错误发生次数及误判次数，随后计算这两者的比率，即可得出系统实际误报率。在此过程中，须制定追捕不良分子规则，并深入研究Snot攻击（如为特定攻击方式，须确保描述准确；若为虚构或示例，须明确说明） ，进行统计分析。同时，还须记录系统报警的全部次数，以便准确评估系统是否存在频繁误报的情况。

在漏报率的检测流程中，对网络攻击的数量及其漏报情形进行统计分析与计算。表1所示为检测结果。根据表1所示数据统计结果，该系统在平均响应时间、误报率以及漏报率等各项性能指标上，均已满足既定标准与要求。

5 结束语

本文通过分析大数据与人工智能技术在网络安全防御系统中的应用，详细阐述了构建此类系统的需求、设计思路及实现方法。通过优化核心架构、功能模块和算法模型，系统能够更加准确地检测和识别安全威胁，并采取相应措施进行防御。展望未来，将进一步探讨如何充分利用人工智能技术的深度学习潜能，深度挖掘大数据中的威胁情报，实现对复杂可疑信息的实时监测与阻断。此举旨在提升网络安全领域的认知与判断能力，共同构建一个更为强大和可靠的网络防御体系。

参考文献：

[1] 宋午阳，张尼.基于大数据及人工智能技术的网络安全防御系统设计策略[J].网络安全技术与应用，2022（7）：56-57.

[2] 赵艳花，陈阳.大数据及人工智能背景下的网络安全防御系统设计研究[J].信息记录材料，2022，23（10）：176-178.

[3] 王小杰.基于大数据及人工智能技术的网络安全防御系统设计与实践[J].信息技术时代，2023（16）：27-29.

[4] 孙瑜.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计分析[J].网络安全和信息化，2024（2）：143-145.

[5] 柴项羽.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计[J].网络安全技术与应用，2020（9）：52-53.

[6] 尹智.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统构建研究[J].华东科技，2024（6）：92-94.

[7] 马遥.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计[J].信息与电脑（理论版），2020，32（4）：208-209.

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