1、引言

由于當下計算機網(wǎng)絡的爆炸式增長，隨之而來的問題是數(shù)目急劇增長的網(wǎng)絡攻擊。我們社會的各種部門，從政府部門到社會上的各種關鍵基礎設施，都十分依賴計算機網(wǎng)絡以及信息技術。顯然它們也很容易遭受網(wǎng)絡攻擊。典型的網(wǎng)絡攻擊就是使目標計算機禁用、使服務脫機或者訪問目標計算機的數(shù)據(jù)。自上世紀九十年代以來，網(wǎng)絡攻擊的數(shù)量和影響已經(jīng)顯著增加。

網(wǎng)絡安全指的是一系列用來保護網(wǎng)絡設備活動和措施的，能夠使得它們免遭所有可能威脅的技術。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全技術中，大都是靜態(tài)的訪問管理，安全控制系統(tǒng)會根據(jù)預設的定義進行保護。但是當網(wǎng)絡攻擊數(shù)目增多，越來越多的攻擊會繞過這個保護機制，傳統(tǒng)的方法也就不再夠用了。

如果沒有足夠有效的網(wǎng)絡安全技術，公司、國家、社會的安全都會受到威脅。只是在2014-2015年間，全國有大量的網(wǎng)絡犯罪需要被應對，涉及到Target、Anthem、藍盾等多家公司。攻擊者會使用安全系統(tǒng)的漏洞或者利用基礎設施的漏洞，侵入計算機系統(tǒng)。傳統(tǒng)的方式已經(jīng)在當今不可預測的環(huán)境中完全不夠用，不能再使用靜態(tài)的方法進行保護，需要在第一時間防止攻擊發(fā)生。

下文探索了在網(wǎng)絡安全技術發(fā)展的過程中的需要，解釋了許多當前正在使用于網(wǎng)絡安全領域的人工智能技術。第二部分會對人工智能進行簡要概述，第三部分介紹了應用在網(wǎng)絡安全領域的人工智能技術，第四部分詳細介紹了一些基于人工智能的網(wǎng)絡安全方法，第五部分總結前文，并對后續(xù)可能的一些相關工作給出建議。

2、人工智能（Artificial Intelligence）概述

人工智能，在過去的十年來中一直是一個流行的概念。在1956年被首次提出之后，一直被描述為使用數(shù)字邏輯將事件形式化的一種方法，又稱為機器智能。

人工智能中使用復雜的數(shù)字算法去模擬人類思維。人工智能的技術可以基于事件中的各種信息去理解和學習各種知識。思維的角度可以分為兩個角度：思維推理過程以及行為。

可以看出，人工智能的方法更加側重于人類行為，側重于知識的表示和推理方法，然后開發(fā)智能代理。代理可以與其他的各種代理交互并交換互相的知識，尋找問題解決方案的過程就是在這種共享中完成的，每一個代理都是一個決策系統(tǒng)。

決策理論有兩個方面，診斷和前瞻。Jean Pomerol[1]等人研究了人工智能與診斷、表示和記錄人類知識有很多關系。由于前瞻性決策的不確定性，人工智能沒有給予足夠的關注，忽視了多屬性人類推理。Simon[2]等人提出了一個有限理性模型，以用來承認人類在決策過程的不同時刻使用了多種標準。人工智能的目標一直都是尋求一種新型的自動化智能。這種只能的反應就能夠像人類一樣。為了實現(xiàn)這一目標，機器需要精確學習，這意味著機器必須通過學習算法進行訓練。人工智能方法依賴于算法。并且，即便算法沒有太多改進，人工智能也可以通過使用大規(guī)模計算以及大數(shù)據(jù)的方法來進行暴力學習。

人工智能有三種工作方式：

• 輔助智能        改善人們已經(jīng)在做的事情。
• 增強的智能     使人們能夠做他們做不到的事情。
• 自主智能        這是機器自主行動的特征。

關于這三類，可以得出結論，人工智能旨在解決一些最困難的問題，而網(wǎng)絡安全屬于這一類，因為網(wǎng)絡攻擊已經(jīng)變得非常復雜，可能更具災難性，并成為網(wǎng)絡空間中的一個復雜問題。

3、網(wǎng)絡安全中的人工智能技術

這一部分將簡要概述人工智能領域的一些基本學習算法，并簡要介紹人工智能的分支，例如專家系統(tǒng)、機器學習、深度學習以及生物啟發(fā)計算等，都是在網(wǎng)絡安全領域會被經(jīng)常使用到的。

在機器學習中要使用到經(jīng)驗學習和訓練去提高機器性能。根據(jù)Mitchel[3]給出的定義：“如果一個計算機程序在T類任務中的性能（如P所測量的）隨著經(jīng)驗E的提高而提高，那么它就可以從經(jīng)驗E中學習某類任務T和性能度量P。”目前，訓練機有三種學習算法，定義如下：

有監(jiān)督學習：在這種類型的學習中需要有一個帶有大量標記的數(shù)據(jù)集的訓練過程。對數(shù)據(jù)集可以進行劃分，劃分出訓練集和測試集，訓練集訓練完成之后，使用測試集合數(shù)據(jù)進行驗證。學習方法通常使用分類機制或者是回歸機制?；貧w算法根據(jù)輸入的一個或者多個連續(xù)值數(shù)字生成輸出或者預測值。分類算法則是將數(shù)據(jù)分類，與回歸相反，分類算法生成離散輸出。

無監(jiān)督學習：與有監(jiān)督學習相反，無監(jiān)督學習使用的是沒有標記過的數(shù)據(jù)進行訓練。無監(jiān)督學習算法通常是用于對數(shù)據(jù)進行聚類，降維或者是數(shù)據(jù)密度估計。

強化學習：這種類型的算法是機器學習的第三大分支，是基于獎懲制度來學習最佳的行為。強化學習可以被認為是有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的一種結合。適用于數(shù)據(jù)有限或者沒有給出數(shù)據(jù)的情況。[4]

人工智能技術包含有幾個子領域，將在下面對其進行描述：

• 專家系統(tǒng)（ES）：也被稱為是知識系統(tǒng)。有兩個主要組件：一個是一組知識，這是專家系統(tǒng)的核心，包含著積累的經(jīng)驗；第二個組件是推理機，用于推理預定義的知識并找到給定問題的答案。根據(jù)推理方案，系統(tǒng)可以解決基于案例或者基于規(guī)則的推理。
• 基于案例的推理：這種推理假設過去的問題案例解決方案可以用于解決新的問題案例。會通過回顧過去的類似問題案例，對新的方案進行評估，并會根據(jù)需要進行修訂，然后將之添加到知識庫中，這樣可以不斷地學習新問題并不斷增加推理的正確率。
• 基于規(guī)則的推理：這種推理使用專家的規(guī)則來解決問題。規(guī)則由兩部分組成，條件和動作。問題分兩步進行分析，首先評估條件，然后采取相應適當?shù)拇胧?。與上述基于案例的推理不同，基于規(guī)則的系統(tǒng)不會自動學習新規(guī)則或者改變當前的學習規(guī)則。

專家系統(tǒng)可以用于網(wǎng)絡空間安全的決策問題。通常，當有進程或者軟件試圖對安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行修改的時候，專家系統(tǒng)會對其評估，檢查其是否惡意。專家系統(tǒng)通常會在合理的時間段內(nèi)分析大量的修改數(shù)據(jù)。這樣，專家系統(tǒng)可以通過實時監(jiān)控去支持上述工作。當感受到惡意進程的時候，專家系統(tǒng)會針對其生成警告信息，然后安全專家可以根據(jù)警告信息選擇對應的措施。

• 機器學習（ML）：根據(jù)Arthur Samuel[5]給出的定義：“機器學習是一種方法，使計算機在沒有明確編程的情況下進行學習。”機器學習給我們提供了這樣一種系統(tǒng)，可以發(fā)現(xiàn)并形式化數(shù)據(jù)，并且可以從經(jīng)驗中學習改進。學習過程會從觀察示例數(shù)據(jù)開始，以用來觀察對應任務數(shù)據(jù)的模式，并能夠在未來出更好的決策。在有這些知識之后，系統(tǒng)可以看到更多未看到示例的屬性。
• 機器學習是通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)來提取信息、發(fā)現(xiàn)模式并得出結論的。即使在使用大量數(shù)據(jù)的時候也是如此。機器學習算法大約可以分為三類：有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習。在網(wǎng)絡安全領域最常用的算法有：決策樹算法、支持向量機、貝葉斯算法、K-近鄰算法、隨機森林、關聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法、主成分分析等。
• 深度學習（DL）：也被稱為深度神經(jīng)學習。它使用數(shù)據(jù)教計算機如何完成人類通常能夠完成的任務。DL包括ML，機器可以通過經(jīng)驗和技能進行主動學習而不需要人工干預。

深度學習采用了人腦和神經(jīng)元處理信號的工作機制，通過構建更為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡去進行訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡的精確度和性能會不斷的提高。由于日常創(chuàng)建數(shù)據(jù)的逐漸增加，深度學習被使用的也越來越頻繁。DL優(yōu)于ML的優(yōu)點之一就是因為它在面對大量數(shù)據(jù)的處理訓練的性能和結果的優(yōu)越性。與機器學習相似，深度學習也支持有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。通常用于網(wǎng)絡安全領域的深度學習算法通常包括：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、深度信念網(wǎng)絡等等。

• 生物啟發(fā)計算：它是一個智能算法和方法的集合，利用生物行為特性去解決廣泛的復雜問題 。傳統(tǒng)的人工智能創(chuàng)造的是智能，這是由機器演示過來的，由程序創(chuàng)造的。而生物啟發(fā)的計算則是始于一套簡單的規(guī)則和簡單的有機體，他們與這些規(guī)則緊密對應。在仿生計算中，以下技術最常用于網(wǎng)絡安全領域：遺傳算法、進化策略、蟻群優(yōu)化、粒子群優(yōu)化以及人工免疫系統(tǒng)等等。

4、基于人工智能的網(wǎng)絡空間安全技術

人工智能可以在短時間內(nèi)高效、準確地分析大量數(shù)據(jù)。利用威脅歷史，基于AI的系統(tǒng)可以了解過去的威脅，并利用這些知識預測未來的類似攻擊，即使它們的模式發(fā)生了變化。由于這些原因，人工智能可以在網(wǎng)絡空間中使用，人工智能可以發(fā)現(xiàn)攻擊中的新變化和重大變化，人工智能能夠處理大數(shù)據(jù)，人工智能安全系統(tǒng)可以不斷學習，更好地應對威脅。

然而，人工智能也有一些局限性，例如：基于人工智能的系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)，處理這些龐大數(shù)據(jù)需要很長時間和大量資源，頻繁的錯誤警報是終端用戶的問題，延遲任何所需的響應都會影響效率。此外，攻擊者可以通過插入敵方輸入、數(shù)據(jù)中毒和模型竊取來攻擊基于AI的系統(tǒng)。科學家最近確定了如何利用人工智能技術來檢測、阻止和應對網(wǎng)絡攻擊。最常見的網(wǎng)絡攻擊類型可分為三大類：

• 軟件利用和惡意識別：
• 軟件利用：軟件中存在漏洞，總會有一部分是可利用漏洞。攻擊者會使用這些軟件漏洞攻擊底層軟件應用程序。比較流行的軟件漏洞包括：整數(shù)溢出、SQL注入、緩沖區(qū)溢出、跨站點腳本、跨站點請求偽造等等。人類去逐行檢查代碼會是一項復雜的任務。但是如果計算機被教導如何檢查，應該可以做到。Benoit Moral[6]描述了人工智能幫助提高應用程序安全性的方法。提倡使用基于知識的系統(tǒng)、概率推理和貝葉斯算法來檢測軟件漏洞。
• 惡意軟件識別：這是當下的一種常見的網(wǎng)絡攻擊方法。當前流行的惡意軟件的病毒包括有病毒、蠕蟲和特洛伊木馬等等。由于惡意病毒對網(wǎng)絡和社會的影響是巨大的，因此已經(jīng)有很多的研究被完成。列出一些研究，例如Chowdury[7]等人定義了一個使用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習分類方法區(qū)隊惡意軟件進行分類和檢測的框架；H.Hashemi[8]等人使用K近鄰和支持向量機作為機器學習分類器來檢測位置惡意軟件；Y.Ye[9]等人構建了一個深度學習架構來檢測智能惡意軟件;N.McLaughlin[10]等人采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別惡意軟件；H.J.Zhu[11]等人定義了一種新的機器學習算法，叫做旋轉(zhuǎn)森林，以用來識別惡意軟件。
• 網(wǎng)絡入侵檢測：
• 拒絕服務（DoS）：這種攻擊常發(fā)生在由于攻擊者的行動，授權用戶反而無法訪問信息、設備或者其他網(wǎng)絡資源的時候。Sabah Alzahrani[12]等人提出了一種基于異常的分布式人工神經(jīng)網(wǎng)絡和基于特征的方法，應用兩種不同方法進行防御。
• 入侵檢測系統(tǒng)（IDS）：這個系統(tǒng)可以保護計算機系統(tǒng)免受異常事件或者違規(guī)威脅。由于人工智能技術的靈活性和快速學習的能力，適合于應用到開發(fā)入侵檢測系統(tǒng)中來。W.L. Al-Yaseen[13]等人將支持向量機以及K-means算法的新版本結合起來，創(chuàng)建了一個適用于IDS的模型；A.H. Hamamoto[14]等人將遺傳算法和模糊邏輯用于網(wǎng)絡入侵的檢測，用來預測指定時間間隔內(nèi)的網(wǎng)絡流量。
• 網(wǎng)絡釣魚和垃圾郵件檢測：
• 網(wǎng)絡釣魚攻擊：這種攻擊試圖竊取用戶身份。例如常聽說的暴力攻擊以及字典攻擊。針對這種攻擊，S.Smadi[15]等人介紹了一種網(wǎng)絡釣魚檢測系統(tǒng)，利用了神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習的方法檢測釣魚郵件；F.Feng[16]等人采用蒙特卡洛算法和風險最小化方法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡識別調(diào)用網(wǎng)站。
• 垃圾郵件檢測：指的是未經(jīng)允許的電子郵件，可能包含不適當?shù)膬?nèi)容并可能引發(fā)安全問題。Feng等人結合支持向量機和樸素貝葉斯算法來過濾垃圾郵件。

人工智能當前可以使用于網(wǎng)絡空間安全的各個領域，可以用來分析數(shù)據(jù)、攻擊檢測以及相應，并且還可以實現(xiàn)流程自動化，有助于網(wǎng)絡安全專家分析并確定網(wǎng)絡攻擊的方式和防御措施。目前的一些流行方法有威脅檢測和分類、網(wǎng)絡風險評分、自動化流程和優(yōu)化人工分析等等。

5、總結

網(wǎng)絡威脅正在快速增長，網(wǎng)絡攻擊的日益復雜，當前需要新的、更強大、以及可擴展的方法?？梢钥吹剑诋斍盎谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡安全算法主要的目的集中在惡意軟件檢測、網(wǎng)絡入侵檢測、網(wǎng)絡釣魚和垃圾郵件檢測等。研究都是通過利用不同人工智能技術去結合，產(chǎn)生了很好的結果。盡管人工智能解決網(wǎng)絡空間問題中的作用目前是不可避免的，但是對于一些基于人工智能的威脅和攻擊有關的問題還仍待解決。

參考文獻

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