人工智能在网络安全中的四大主流应用

随着近些年科技日新月异的发展，人工智能、云计算、大数据等词成为当今的热搜词汇。人工智能可谓是其中的“当红炸子鸡”，无论是国内还是国外，都得到了相当高的关注，并且人工智能在越来越多领域扮演着举足轻重的地位。

那么，在计算机网络安全管理技术中，最主要的内容包括反垃圾邮件、防火墙和入侵检测3个部分，同时网络控制和网络监视则是网络管理系统过程中最重要的两个环节。结合人工智能在计算机网络中的这些优势，可以更好地管理计算机网络安全。

1.智能反垃圾邮件系统

人工智能应用在反垃圾邮件系统中，除了可以保护用户数据的安全外，最主要的是可以检测扫描用户邮件并进行智能识别，及时发现其中的敏感信息，同时采取有效防范措施阻止恶意邮件，使用户免受垃圾邮件骚扰之忧。当前使用的腾讯企业邮箱就已经把这项人工智能反垃圾邮件系统运用在其中，效果显著。

2.智能防火墙系统

防火墙作为网络安全设备已被普遍应用。传统的防火墙需要依靠网络管理员为其设置安全规则来准许什么数据包可以通过、什么数据包应被拒绝。这里面更多的是依靠管理员来保障数据包的安全性，单就防火墙本身是无法判断一个正常的数据包和一个恶意的数据包有什么不同。而智能防火墙引用的识别技术，可以很好地自行分析和处理相应的数据，同时又能巧妙地融合代理技术和过滤技术，不但可以降低计算机对数据的运算量，还能拓宽监控范围，有效地拦截对网络有害的数据流，从而更好地保障网络环境的安全。

3.智能入侵检测系统

在网络安全威胁日益严重的今天，入侵检测技术的重要性不言而喻。传统的入侵检测技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面均存在短板。为了弥补这些短板，智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术，提升入侵检测效率，并且可以最大程度地抵御来自于各方病毒入侵所带来的潜在威胁。

4.网络监测与控制

要想实时地掌握计算机网络中的信息，需要网络具有将数据信息上传的功能。目前，已有诸如深度报文检测(DPI)等系统采用探针方式来搜集网络流量数据信息，同时DPI还可以进一步收集网络运行状况、网络服务质量信息以及资源使用等情况。

通过从DPI采集到的海量数据，人工智能技术可以利用其强大的理解和推理能力快速分析并判断信息中是否存在异常。例如，如果遇到突发大流量的情况，则人工智能系统可以推测网络中存在分布式拒绝服务(DDoS)攻击，并立即分析软件包特性，然后协调探针协作任务，将具有同类特征的所有软件包丢弃，从而最大限度地避免对其他网络业务造成损失。如果出现新的病毒攻击或黑客入侵，人工智能还可以利用自身的学习能力将相关记录写在安全数据库中。