网络空间安全防御中人工智能的使用与展望
网络空间安全防御中人工智能的使用与展望
网络空间作为一个新的作战领域，有着自身独特的规律。美军评价这个作战领域"是一片未经
勘测的深海",要充分理解其运行机制，"需要想象力的跨越"[1].这个全新的作战领域覆盖全球，
其中的网络攻防行动快速、且会产生海量的网络事件，这对传统的网络防御技术提出了以下挑
战： a ） 网络环境处在不停的动态演化过程中，通过态势感知获取的海量数据需要分析、筛
选、提取，才能形成全维的网络空间地图，并且在网络战对抗过程中会产生大量的网络事件，
这些事件既包括网络自身正常的业务，也包括敌我双方的攻防行为，这些数据构成了整个网络
战场的态势，需要具有高效的数据处理和分析手段才能有效辅助决策，为网络防御指挥决策形
成及时、准确的反馈； b ） 网络战武器在部署之后也要能够具备在陌生网络环境中的自主决策
能力，正规化的网络防御需多种防御手段在动态的网络环境中实现分布式的协同以完成共同的
使命[2].美军赖桂曼中将认为，美国必须缩短在网络防御中的决策-行动周期时间，这就意味着
需要更多的自动化。自动化将解放有限的网络防御部队，聚焦关键网络空间的重要威胁。网络
中心战也对网络防御提出更高的要求，使之能有效应对危险、变化的网络攻击手段[3].新的防
御手段包括安全防卫圈的动态组建、复杂环境感知能力以及对网络中攻击行为的自主反应，这
些防御手段都需要基于知识的人工智能技术的支撑。斯诺登披露了美国国家安全局研发的被称
做"怪兽大脑"的网络战秘密防御系统[4],该武器实际上是一种智能化的软件操作系统，它可在特
定网络遭受攻击时自主进行反击，而不需要人工操作。为应对以上挑战，研究人员借助人工智
能技术解决这些难题，并推动了网络空间安全防御方法和手段的发展。
1 网络空间安全防御相关概念
为了更好地阐明人工智能技术在网络空间安全防御中的应用，对网络空间安全防御相关概念进
行必要的解释和说明。
1. 1 网络空间
Cyberspace 是信息环境中的一个全球域，即由信息技术基础设施互相依赖结网而形成的空间，
这些网络及基础设施包括了互联网、通信网络、计算机系统和嵌入式处理器及控制器[5].从人
工智能学科中agent 的角度来说，网络空间是网络空间作战中各方力量所处的环境，相比人工
智能中传统的环境概念，网络空间有其独有的特性，包括对环境的部分感知、动态、离散、极
度复杂且对抗激烈等特性。网络空间中对抗性极强，敌我双方共存于网络空间中，不仅要面对
智能化的攻防技术手段，还面临来自防火墙、入侵检测系统和入侵防御系统等传统威胁。
1. 2 进攻性网络作战
进攻性网络作战是在网络空间领域对敌方信息系统和网络采取的计算机网络攻击（computer
network attack,CNA ）与计算机网络刺探（computer network exploitation,CNE ）等军事行动和
活动[6].CNA 是针对计算机系统或网络的数据、软件或硬件的一种恶意行为，这种行为具有破
坏性、扰乱性、降解性和拒绝访问等特征。CNE 是指情报的搜集行为，它通过隐蔽的方式侵入
计算机系统来获取需要的数据。
1. 3 网络防御
计算机网络防御（computer network defense,CND ） 是指保护信息、计算机和网络免受扰乱或摧
毁的措施，主要行动包括监视、检测和响应所欲非法授权的计算机行动，其常用技术包括被动
信息保障、主动诱骗、网络空间冲突规避技术和入侵检测技术等[7].
1. 4 网络态势感知
1999 年Bass 等人[8]首次提出了网络态势感知（cyberspacesituation awareness ） 的概念，并将
网络态势感知与最早的交通监管（ATC ） 态势感知的概念进行了类比。目前，对于网络态势感
知还未能给出一个公认的、准确的概念，但是普遍接受的理解是网络态势是指由各种网络设备
运行状况、网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
2 典型应用
一种被普遍接受的观点是，人工智能技术被划分为两类：一类是去试图探索智能的本质并开发
通用的智能机； 另一类是用于解决难以通过非智能化手段解决的复杂问题提供方法的科学，如
基于大量数据进行辅助决策的方法。本文面向第二种人工智能技术介绍几种典型人工智能技术
在网络空间安全防御中的应用。通过对国内外研究现状的分析，近年来，神经网络、多 agent
系统、专家系统、搜索、机器学习、自然语言处理等人工智能技术在网络空间防御中涌现出大
量的研究和成果，其中较成体系、应用较多的技术主要有神经网络、多 agent 系统和专家系
统，适用于应对网络空间防御面临的辅助决策、快速响应以及海量数据处理等挑战。本文重点
介绍这几种人工智能技术的应用。
2. 1 神经网络
一个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行分布处理器[9], 具有以下的特点：信
息分布存储，有较强的容错能力； 学习能力强，可以实现知识的自我组织，适应不同信息处理
的要求； 神经元之间的计算具有相对独立性，便于并行处理，执行速度较快，有软件和硬件两
种实现方式。神经网络这些特点尤其适合网络安全领域中模式识别学习、分类以及对攻击事件
应对手段的选择等方面的应用。
目前，神经网络技术在网络入侵检测领域已得到了广泛应用[10 ~13], 如DDoS 检测、计算机蠕
虫检测、垃圾邮件检测、僵尸检测、恶意软件分类和法理调查等方面。文献[10]使用神经网络
作为用于网络检测的 agent 决策算法，能根据有限的网络状态提高检测能力并有效降低出错
率。文献[11]在测量计算机行为的基础上通过神经网络技术来检测蠕虫病毒，与决策树等传统
分类检测技术相比，该方法具有较高的检测效率，并能有效识别一些新出现的蠕虫病毒。文献
[12]针对传统入侵检测方法存在的检测效率低和识别准确度不够等缺点，在不同的训练数据集
的基础上，综合了再循环网络和多层感知器技术，提出了可用于入侵检测的神经网络体系结
构。一些神经网络系统基于硬件或图形处理器实现，具备高速的处理能力，因此在网络防御领
域得到广泛应用。神经网络自身也在发展，如由于更真实地仿真生物神经而带来的强化神经网
络被称为第三代神经网络，为网络空间安全防御提供了更多的应用机会，而 FPGAs（field
programmable gate arrays, 现场可编程门阵列） 的应用也促进了神经网络技术的发展和应对动态
威胁的调整能力。
神经网络在网络空间安全防御领域的应用研究还处于起步阶段，有很多具有特色的人工神经网
络模型与算法还没有得到很好的利用。随着对神经网络理论研究的进一步深入，其在网络空间
安全防御领域将会有更为广阔的应用前景。
2. 2 多agent 系统
Agent 是分布式人工智能领域的一门技术，agent 可以看做是一个自动执行的实体，它通过传感
器感知环境，通过效应器作用于环境[9]. 随着多 agent 系统的发展和成熟，这一技术在网络安全
防御中得到广泛应用。Agent 技术由于具备感知环境和具有规划能力等特点，在网络空间防御
中主要用于网络态势感知、入侵检测和入侵防御。在提升网络态势感知能力方面，美国国土安
全部等机构斥巨资支持对互联网空间的结构和拓扑进行测量，Archipelago[14] 和DIMES[15]是
这方面的典型项目，通过部署在全球网络空间内的用于网络测量的大量 agent 对互联网进行连
续测量，并通过信息汇总形成全球互联网地图，以提升美国在互联网空间的网络感知能力。
互联网上的分布式网络攻击变得越来越频繁，这类攻击通常以自动化的手段对许多网络服务系
统进行攻击。由于这些系统并不是由单独机构或个人掌管，用来检测并鉴别这类攻击的信息常
常分布在多个系统中，对某一系统的安全管理员来说，为了处理这种分布式攻击，通常需要与
其他系统的管理员进行沟通以获得全面的网络安全态势信息，而这常常又是非常困难的。针对
这种分布式网络攻击模式，文献[16] 基于 FIPA-OS 实现了一个多 agent 网络安全监测系统，这
些agent 被部署在不同的网络环境中，能够就所在网络的可疑事件与其他网络中的 agent 进行
交流，通过协同的方式判断可疑事件是否是分布式网络攻击，并向其他网络的 agent 告知可能
存在的威胁。
摘要：
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网络空间安全防御中人工智能的使用与展望网络空间作为一个新的作战领域，有着自身独特的规律。美军评价这个作战领域"是一片未经勘测的深海",要充分理解其运行机制，"需要想象力的跨越"[1].这个全新的作战领域覆盖全球，其中的网络攻防行动快速、且会产生海量的网络事件，这对传统的网络防御技术提出了以下挑战：a）网络环境处在不停的动态演化过程中，通过态势感知获取的海量数据需要分析、筛选、提取，才能形成全维的网络空间地图，并且在网络战对抗过程中会产生大量的网络事件，这些事件既包括网络自身正常的业务，也包括敌我双方的攻防行为，这些数据构成了整个网络战场的态势，需要具有高效的数据处理和分析手段才能有效辅助决策，...
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作者：闻远设计
分类：其它行业资料
价格：免费
属性：5 页
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格式：DOCX
时间：2024-03-07
