人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用

当前我国经济发展越来越迅速,相应的网络与计算机技术发展速度也在加快,推动了人工智能技术的发展,并使该技术在多个行业得到广泛应用,人们对其重视度越来越高.人工智能技术发展潜力较大,是一种新型技术,在大数据网络安全中得到广泛应用,安全性较高,对降低安全事故发生率具有非常重要的作用.为提升大数据网络安全性,保证网络运行安全,应仔细探究人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用.本文对数据网络安全防御中人工智能技术的应用进行了分析.     

人工智能技术在网络安全防御中的应用研究

人工智能作为计算机科学技术的一个分支,随着计算机技术的发展,人工智能也取得了非凡的成就,其技术也越来越成熟化,人工智能虽然属于智能化的领域,然而它在网络安全防御方面也有普遍的应用。网络安全防御起到对网络系统中信息的保护作用,而且还能抵御对计算机软件和硬件的各种攻击破坏,因此网络安全防御是每个计算机网络必备的一项工程。本文对人工智能技术的特点优势进行了分析,并从人工智能的角度,对它在网络安全防御中的应用进行了研究。     

人工智能对网络安全的威胁与应对

随着人工智能技术的迅猛发展,网络安全防御面临前所未有的挑战与机遇。利用人工智能技术进行网络攻击的手段层出不穷,而传统网络安全防御措施在技术滞后、应对手段单一以及缺乏智能化等方面存在不足。本文着重关注人工智能技术在网络安全领域的应用与影响,分析其中的挑战与机遇。首先概述新时代人工智能技术的特点与发展趋势,然后深入分析基于人工智能技术对网络安全防御的威胁,并针对这些威胁提出具有可操作性的综合性应对策略。最后,探讨人工智能等新技术在提高网络安全水平中的重要性,为网络安全防御工作提供应对建议。     

基于大数据的网络安全防御技术及模型

本文在对目前网络安全防御技术不足进行分析的基础上,提出基于大数据的网络安全防御技术并构建了相应的防御模型,该研究将促进网络安全防御技术在大数据环境下的发展,为大数据在网络安全领域的应用提供思路,为同类其他研究提供参考和借鉴。     

基于大数据分析的网络安全防御技术研究

目前,网络安全防御技术功能单一,防御能力低,为此提出了研究基于大数据分析的网络安全防御技术。通过建立感知数据源,确定要采集的数据源,采集防御链条下的终端、边界、服务和应用等各类安全数据,并收集威胁网络安全的数据,形成网络访问行为数据摘要。在此基础上,引入数据检测技术,保障传输的安全性,达到维护网络安全的目的,同时,利用大数据的分析结果,根据攻击者的行为数据进行监测并提前报警,完成基于大数据分析的网络安全防御技术设计。     

新形势下网络安全威胁与防御策略

文章主要讨论了新形势下的网络安全威胁,并提出几点防御策略。首先,对5G、物联网、边缘计算和人工智能等新兴技术带来的网络安全威胁进行了剖析。其次,从人工智能驱动的网络攻击、量子计算对加密算法和安全协议的威胁、自适应恶意软件带来的威胁、基于区块链技术的数据安全风险等方面详细阐述了新形势下的网络安全威胁。在防御网络安全威胁方面,文章建议构建多层次网络安全威胁防御系统,采用新一代加密技术应对量子计算的威胁,加强人工智能在网络安全中的应用,以及强调国际合作的必要性,以期维护网络安全。     

人工智能赋能网络攻击的安全威胁及应对策略

人工智能技术是当前社会发展中应用的重要技术,对当前社会的发展有非常重要的作用,在当前社会发展的各个领域都有重要应用。而在人工智能赋能同时也造成了一定的网络攻击,影响到了网络安全。所以,在当前人工智能技术的研究过程中,应该注重对人工智能赋能网络攻击的防御措施建设,构建网络安全体系,实现对人工智能赋能网络安全。     

人工智能技术加强网络安全建设的研究

人工智能技术是一把双刃剑,在赋能网络安全的同时,也加剧了网络安全风险.应用人工智能技术,可加强网络风险识别,加强安全防御、检测,健全预警和应急响应,可预防风险,或将风险带来的损失降到最小.为了降低网络安全风险,营造更加安全的网络环境,基于对网络安全风险态势的总结,通过辩证分析法深入研究人工智能技术对网络安全的正反两方面...     

人工智能背景下网络安全的攻击威胁和应对策略

随着人工智能技术的发展，在为人类社会进步带来巨大推动力量的同时，也促进网络安全相关领域发生重大变革。本文分析了人工智能背景下网络安全面临的政治安全和经济社会安全问题，详细研究了人工智能和网络安全结合带来的新型威胁和防御技术，提出了利用人工智能技术来提升网络攻防技术的应对建议。     

基于大数据的计算机网络安全防御系统建构

新的技术进步带来多样性、智能化的网络攻击,同时网络终端的激增导致计算机网络的复杂性指数上升,这些因素为计算机网络安全带来新的挑战.为适应新形势下计算机网络安全防御系统的新需求,开展基于大数据技术的计算机网络安全防御系统设计研究.介绍了现阶段计算机网络安全面临的挑战,论述了计算机网络安全防御中大数据技术的优势,设计了基于大数据技术的计算机网络安全防御系统.实践表明,设计的系统能够有效地提升计算机网络安全防御系统的安全性.     

人工智能的逆向工程——反向智能研究综述

在大数据时代,人工智能得到了蓬勃发展,尤其以机器学习、深度学习为代表的技术更是取得了突破性进展.随着人工智能在实际场景中的广泛应用,人工智能的安全和隐私问题也逐渐暴露出来,并吸引了学术界和工业界的广泛关注.以机器学习为代表,许多学者从攻击和防御的角度对模型的安全问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的方法.然而,当前对机器学习安全的研究缺少完整的理论架构和系统架构.从训练数据逆向还原、模型结构反向推演、模型缺陷分析等角度进行了总结和分析,建立了反向智能的抽象定义及其分类体系.同时,在反向智能的基础上,将机器学习安全作为应用对其进行简要归纳.最后探讨了反向智能研究当前面临的挑战以及未来的研究方向.建立反向智能的理论体系,对于促进人工智能健康发展极具理论意义.     

基于跨域协同的网络空间威胁预警模式

网络空间威胁发展呈现出主动性、隐蔽性、泛在性的特点,向传统被动式、局域性、孤立化的网络防御模式提出了严峻挑战。针对大数据、人工智能与网络安全融合的新趋势,提出一种跨域协同的威胁预警模式,为网络空间安全防护赋能增效。首先,该模式从网络空间结构出发,通过划分安全威胁域、解析系统功能、设计共享机制,构建具有合纵连横作用的功能框架;其次,为提升威胁信息检测能力,设计了分层司职的协同化技术体系,阐述了威胁信息感知、处理、应用等关键技术;最后,借助应用场景,定性化描述了所提预警模式的能力增量。     

无人系统的视觉感知安全研究

随着现代科技的不断革新,以机器学习尤其是深度学习为代表的人工智能技术正在改变无人系统的发展,推动无人作战等作战形态快速演变,对未来战争带来颠覆性影响。然而由于深度学习的不可解释性、脆弱性等问题,人工智能技术在现实应用中产生了诸多不确定性和安全风险。本文聚焦人工智能技术在军事无人系统中的安全问题,从视觉感知的角度出发,重点分析了安全风险来源、对抗样本理论和视觉感知对抗攻击方法和防御对策,最后对无人系统领域人工智能应用的安全问题进行了总结。     

医院计算机安全主动防御技术探讨

随着计算机网络技术的发展,其在医院得到了广泛地应用,尤其是随着大数据时代的到来,医院计算机网络的使用有效地实现了患者信息、治疗案例等数据的联网管理,已经成为医院信息化的重要组成部分,但是医院计算机网络安全面临的问题日益突出。本文分析了医院计算机网络安全的相关因素,阐述了计算机网络安全主动防御模型,同时深入地分析了计算机网络安全主动防御技术的体系架构,以便人们更好地使用计算机,提升计算机使用的感知度。     

大数据时代网络安全及预测技术研究

大数据时代信息技术的快速发展,依托于各类硬件防护设备的网络体系架构的异构数据量每天以指数级的量级递增,基于传统的网络安全防护技术无法有效的适用于具有海量数据的特征网络安全和分析预测等工作,因此海量数据的保存、使用、以及分析等信息挖掘和数据分析预测逐步成为社会各界重视和当前的研究趋势。本文以海量的异构数据为研究对象,识别网络安全大数据的典型特征,结合情报预测的主要方法,创新性的提出了大数据特征下的网络安全预测分析技术,提高网络安全风险识别和预测、俞静能力,有效的改善网络防护效果。     

“人工智能+”背景下的数据安全与隐私保护探析

随着大数据和云计算的技术的深入应用，人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据，因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征，探究数据安全和隐私保护现状，分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题，并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。     

成像光谱图像安全检索技术的发展与挑战

随着遥感对地观测技术的飞速发展, 成像光谱图像呈现指数增长, 特别是人工智能技术和高性能计算的加速崛起, 进一步推动了成像光谱大数据时代的到来. 因此, 如何高效地组织和管理海量的成像光谱图像数据成为一个亟待解决的实际应用问题. 然而, 网络时代的开放性与共享性, 使得网络信息安全问题日益突出, 特别是含有重要信息的成像光谱图像应具有严格的保密性, 确保检索过程中不发生失泄密事件. 本文总结了近年来成像光谱图像安全检索的主要技术, 包括特征提取与表示、特征降维、加密域安全检索技术和性能评价准则, 最后对成像光谱图像安全检索技术进行了总结与展望.     

网络安全检测分解模型分析

网络的发展及网络规模的快速扩大,对网络安全管理带来了极大的挑战,其中人工智能已成为信息化的发展趋势。主要研究了网络安全检测模型行,在总结DoS/DDoS基本技术的基础上,对现有网络安全模型进行分析,据此完成了改进的网络安全模型的构建。对网络攻击行为应用支持向量机完成分类,同时采用了基于多个核函数的混合策略的算法,数据包通过改进的网络安全模型即可完成训练和测试。通过测试,结果表明提出的方法比传统软硬件相结合的网络防御系统更能满足网络的攻防需求,具有较高的实际应用价值,可以为网络安全检测模型的完善提供参考。     

大数据驱动下主动防御网络安全性评估技术

采用传统技术对安全性评估时受到外界干扰因素影响,使评估不精准,需引入网络熵对抗量化技术对大数据驱动下主动防御网络安全性进行评估,由此提高评估结果准确率。利用主动防御原理构建基于Petri网的安全性评估数学模型,模型中所体现攻击行为对网络造成间接影响,为降低间接影响造成的干扰需引入网络熵权衡收益,以提高网络使用安全性,通过权衡结果对主动防御网络安全性进行评估。实验结果表明,该评估技术准确率最高可达96%,用户可在大数据驱动下使用网络,保障用户个人信息安全。