1、引言

由于當(dāng)下計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的爆炸式增長(zhǎng)，隨之而來(lái)的問(wèn)題是數(shù)目急劇增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊。我們社會(huì)的各種部門，從政府部門到社會(huì)上的各種關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，都十分依賴計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以及信息技術(shù)。顯然它們也很容易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊。典型的網(wǎng)絡(luò)攻擊就是使目標(biāo)計(jì)算機(jī)禁用、使服務(wù)脫機(jī)或者訪問(wèn)目標(biāo)計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)。自上世紀(jì)九十年代以來(lái)，網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)量和影響已經(jīng)顯著增加。

網(wǎng)絡(luò)安全指的是一系列用來(lái)保護(hù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備活動(dòng)和措施的，能夠使得它們免遭所有可能威脅的技術(shù)。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)中，大都是靜態(tài)的訪問(wèn)管理，安全控制系統(tǒng)會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的定義進(jìn)行保護(hù)。但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)目增多，越來(lái)越多的攻擊會(huì)繞過(guò)這個(gè)保護(hù)機(jī)制，傳統(tǒng)的方法也就不再夠用了。

如果沒(méi)有足夠有效的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，公司、國(guó)家、社會(huì)的安全都會(huì)受到威脅。只是在2014-2015年間，全國(guó)有大量的網(wǎng)絡(luò)犯罪需要被應(yīng)對(duì)，涉及到Target、Anthem、藍(lán)盾等多家公司。攻擊者會(huì)使用安全系統(tǒng)的漏洞或者利用基礎(chǔ)設(shè)施的漏洞，侵入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的方式已經(jīng)在當(dāng)今不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中完全不夠用，不能再使用靜態(tài)的方法進(jìn)行保護(hù)，需要在第一時(shí)間防止攻擊發(fā)生。

下文探索了在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展的過(guò)程中的需要，解釋了許多當(dāng)前正在使用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能技術(shù)。第二部分會(huì)對(duì)人工智能進(jìn)行簡(jiǎn)要概述，第三部分介紹了應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能技術(shù)，第四部分詳細(xì)介紹了一些基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全方法，第五部分總結(jié)前文，并對(duì)后續(xù)可能的一些相關(guān)工作給出建議。

2、人工智能（Artificial Intelligence）概述

人工智能，在過(guò)去的十年來(lái)中一直是一個(gè)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(jī)器智能。

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

可以看出，人工智能的方法更加側(cè)重于人類行為，側(cè)重于知識(shí)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(shí)，尋找問(wèn)題解決方案的過(guò)程就是在這種共享中完成的，每一個(gè)代理都是一個(gè)決策系統(tǒng)。

決策理論有兩個(gè)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(shí)有很多關(guān)系。由于前瞻性決策的不確定性，人工智能沒(méi)有給予足夠的關(guān)注，忽視了多屬性人類推理。Simon[2]等人提出了一個(gè)有限理性模型，以用來(lái)承認(rèn)人類在決策過(guò)程的不同時(shí)刻使用了多種標(biāo)準(zhǔn)。人工智能的目標(biāo)一直都是尋求一種新型的自動(dòng)化智能。這種只能的反應(yīng)就能夠像人類一樣。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，機(jī)器需要精確學(xué)習(xí)，這意味著機(jī)器必須通過(guò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。人工智能方法依賴于算法。并且，即便算法沒(méi)有太多改進(jìn)，人工智能也可以通過(guò)使用大規(guī)模計(jì)算以及大數(shù)據(jù)的方法來(lái)進(jìn)行暴力學(xué)習(xí)。

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(qiáng)的智能     使人們能夠做他們做不到的事情。
• 自主智能        這是機(jī)器自主行動(dòng)的特征。

關(guān)于這三類，可以得出結(jié)論，人工智能旨在解決一些最困難的問(wèn)題，而網(wǎng)絡(luò)安全屬于這一類，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊已經(jīng)變得非常復(fù)雜，可能更具災(zāi)難性，并成為網(wǎng)絡(luò)空間中的一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。

3、網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能技術(shù)

這一部分將簡(jiǎn)要概述人工智能領(lǐng)域的一些基本學(xué)習(xí)算法，并簡(jiǎn)要介紹人工智能的分支，例如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及生物啟發(fā)計(jì)算等，都是在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域會(huì)被經(jīng)常使用到的。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中要使用到經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練去提高機(jī)器性能。根據(jù)Mitchel[3]給出的定義：“如果一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在T類任務(wù)中的性能（如P所測(cè)量的）隨著經(jīng)驗(yàn)E的提高而提高，那么它就可以從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)某類任務(wù)T和性能度量P?！蹦壳埃?xùn)練機(jī)有三種學(xué)習(xí)算法，定義如下：

有監(jiān)督學(xué)習(xí)：在這種類型的學(xué)習(xí)中需要有一個(gè)帶有大量標(biāo)記的數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練過(guò)程。對(duì)數(shù)據(jù)集可以進(jìn)行劃分，劃分出訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集訓(xùn)練完成之后，使用測(cè)試集合數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。學(xué)習(xí)方法通常使用分類機(jī)制或者是回歸機(jī)制?；貧w算法根據(jù)輸入的一個(gè)或者多個(gè)連續(xù)值數(shù)字生成輸出或者預(yù)測(cè)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：與有監(jiān)督學(xué)習(xí)相反，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用的是沒(méi)有標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通常是用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，降維或者是數(shù)據(jù)密度估計(jì)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：這種類型的算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的第三大分支，是基于獎(jiǎng)懲制度來(lái)學(xué)習(xí)最佳的行為。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以被認(rèn)為是有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種結(jié)合。適用于數(shù)據(jù)有限或者沒(méi)有給出數(shù)據(jù)的情況。[4]

人工智能技術(shù)包含有幾個(gè)子領(lǐng)域，將在下面對(duì)其進(jìn)行描述：

• 專家系統(tǒng)（ES）：也被稱為是知識(shí)系統(tǒng)。有兩個(gè)主要組件：一個(gè)是一組知識(shí)，這是專家系統(tǒng)的核心，包含著積累的經(jīng)驗(yàn)；第二個(gè)組件是推理機(jī)，用于推理預(yù)定義的知識(shí)并找到給定問(wèn)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(shè)過(guò)去的問(wèn)題案例解決方案可以用于解決新的問(wèn)題案例。會(huì)通過(guò)回顧過(guò)去的類似問(wèn)題案例，對(duì)新的方案進(jìn)行評(píng)估，并會(huì)根據(jù)需要進(jìn)行修訂，然后將之添加到知識(shí)庫(kù)中，這樣可以不斷地學(xué)習(xí)新問(wèn)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(lái)解決問(wèn)題。規(guī)則由兩部分組成，條件和動(dòng)作。問(wèn)題分兩步進(jìn)行分析，首先評(píng)估條件，然后采取相應(yīng)適當(dāng)?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(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)新規(guī)則或者改變當(dāng)前的學(xué)習(xí)規(guī)則。

專家系統(tǒng)可以用于網(wǎng)絡(luò)空間安全的決策問(wèn)題。通常，當(dāng)有進(jìn)程或者軟件試圖對(duì)安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改的時(shí)候，專家系統(tǒng)會(huì)對(duì)其評(píng)估，檢查其是否惡意。專家系統(tǒng)通常會(huì)在合理的時(shí)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(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控去支持上述工作。當(dāng)感受到惡意進(jìn)程的時(shí)候，專家系統(tǒng)會(huì)針對(duì)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(duì)應(yīng)的措施。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）：根據(jù)Arthur Samuel[5]給出的定義：“機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法，使計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)?！睓C(jī)器學(xué)習(xí)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(yàn)中學(xué)習(xí)改進(jìn)。學(xué)習(xí)過(guò)程會(huì)從觀察示例數(shù)據(jù)開始，以用來(lái)觀察對(duì)應(yīng)任務(wù)數(shù)據(jù)的模式，并能夠在未來(lái)出更好的決策。在有這些知識(shí)之后，系統(tǒng)可以看到更多未看到示例的屬性。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)提取信息、發(fā)現(xiàn)模式并得出結(jié)論的。即使在使用大量數(shù)據(jù)的時(shí)候也是如此。機(jī)器學(xué)習(xí)算法大約可以分為三類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域最常用的算法有：決策樹算法、支持向量機(jī)、貝葉斯算法、K-近鄰算法、隨機(jī)森林、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法、主成分分析等。
• 深度學(xué)習(xí)（DL）：也被稱為深度神經(jīng)學(xué)習(xí)。它使用數(shù)據(jù)教計(jì)算機(jī)如何完成人類通常能夠完成的任務(wù)。DL包括ML，機(jī)器可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)和技能進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)而不需要人工干預(yù)。

深度學(xué)習(xí)采用了人腦和神經(jīng)元處理信號(hào)的工作機(jī)制，通過(guò)構(gòu)建更為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去進(jìn)行訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確度和性能會(huì)不斷的提高。由于日常創(chuàng)建數(shù)據(jù)的逐漸增加，深度學(xué)習(xí)被使用的也越來(lái)越頻繁。DL優(yōu)于ML的優(yōu)點(diǎn)之一就是因?yàn)樗诿鎸?duì)大量數(shù)據(jù)的處理訓(xùn)練的性能和結(jié)果的優(yōu)越性。與機(jī)器學(xué)習(xí)相似，深度學(xué)習(xí)也支持有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。通常用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法通常包括：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)等等。

• 生物啟發(fā)計(jì)算：它是一個(gè)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(fù)雜問(wèn)題 。傳統(tǒng)的人工智能創(chuàng)造的是智能，這是由機(jī)器演示過(guò)來(lái)的，由程序創(chuàng)造的。而生物啟發(fā)的計(jì)算則是始于一套簡(jiǎn)單的規(guī)則和簡(jiǎn)單的有機(jī)體，他們與這些規(guī)則緊密對(duì)應(yīng)。在仿生計(jì)算中，以下技術(shù)最常用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域：遺傳算法、進(jìn)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(luò)空間安全技術(shù)

人工智能可以在短時(shí)間內(nèi)高效、準(zhǔn)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(guò)去的威脅，并利用這些知識(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)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(luò)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(xué)習(xí)，更好地應(yīng)對(duì)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(zhǎng)時(shí)間和大量資源，頻繁的錯(cuò)誤警報(bào)是終端用戶的問(wèn)題，延遲任何所需的響應(yīng)都會(huì)影響效率。此外，攻擊者可以通過(guò)插入敵方輸入、數(shù)據(jù)中毒和模型竊取來(lái)攻擊基于AI的系統(tǒng)。科學(xué)家最近確定了如何利用人工智能技術(shù)來(lái)檢測(cè)、阻止和應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊。最常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊類型可分為三大類：

• 軟件利用和惡意識(shí)別：
• 軟件利用：軟件中存在漏洞，總會(huì)有一部分是可利用漏洞。攻擊者會(huì)使用這些軟件漏洞攻擊底層軟件應(yīng)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(diǎn)腳本、跨站點(diǎn)請(qǐng)求偽造等等。人類去逐行檢查代碼會(huì)是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。但是如果計(jì)算機(jī)被教導(dǎo)如何檢查，應(yīng)該可以做到。Benoit Moral[6]描述了人工智能幫助提高應(yīng)用程序安全性的方法。提倡使用基于知識(shí)的系統(tǒng)、概率推理和貝葉斯算法來(lái)檢測(cè)軟件漏洞。
• 惡意軟件識(shí)別：這是當(dāng)下的一種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊方法。當(dāng)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(duì)網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)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(gè)使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法區(qū)隊(duì)惡意軟件進(jìn)行分類和檢測(cè)的框架；H.Hashemi[8]等人使用K近鄰和支持向量機(jī)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分類器來(lái)檢測(cè)位置惡意軟件；Y.Ye[9]等人構(gòu)建了一個(gè)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)來(lái)檢測(cè)智能惡意軟件;N.McLaughlin[10]等人采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別惡意軟件；H.J.Zhu[11]等人定義了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，叫做旋轉(zhuǎn)森林，以用來(lái)識(shí)別惡意軟件。
• 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)：
• 拒絕服務(wù)（DoS）：這種攻擊常發(fā)生在由于攻擊者的行動(dòng)，授權(quán)用戶反而無(wú)法訪問(wèn)信息、設(shè)備或者其他網(wǎng)絡(luò)資源的時(shí)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(luò)和基于特征的方法，應(yīng)用兩種不同方法進(jìn)行防御。
• 入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）：這個(gè)系統(tǒng)可以保護(hù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)免受異常事件或者違規(guī)威脅。由于人工智能技術(shù)的靈活性和快速學(xué)習(xí)的能力，適合于應(yīng)用到開發(fā)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中來(lái)。W.L. Al-Yaseen[13]等人將支持向量機(jī)以及K-means算法的新版本結(jié)合起來(lái)，創(chuàng)建了一個(gè)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(luò)入侵的檢測(cè)，用來(lái)預(yù)測(cè)指定時(shí)間間隔內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)流量。
• 網(wǎng)絡(luò)釣魚和垃圾郵件檢測(cè)：
• 網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊：這種攻擊試圖竊取用戶身份。例如常聽說(shuō)的暴力攻擊以及字典攻擊。針對(duì)這種攻擊，S.Smadi[15]等人介紹了一種網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測(cè)系統(tǒng)，利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)釣魚郵件；F.Feng[16]等人采用蒙特卡洛算法和風(fēng)險(xiǎn)最小化方法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別調(diào)用網(wǎng)站。
• 垃圾郵件檢測(cè)：指的是未經(jīng)允許的電子郵件，可能包含不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容并可能引發(fā)安全問(wèn)題。Feng等人結(jié)合支持向量機(jī)和樸素貝葉斯算法來(lái)過(guò)濾垃圾郵件。

人工智能當(dāng)前可以使用于網(wǎng)絡(luò)空間安全的各個(gè)領(lǐng)域，可以用來(lái)分析數(shù)據(jù)、攻擊檢測(cè)以及相應(yīng)，并且還可以實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，有助于網(wǎng)絡(luò)安全專家分析并確定網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式和防御措施。目前的一些流行方法有威脅檢測(cè)和分類、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、自動(dòng)化流程和優(yōu)化人工分析等等。

5、總結(jié)

網(wǎng)絡(luò)威脅正在快速增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)攻擊的日益復(fù)雜，當(dāng)前需要新的、更強(qiáng)大、以及可擴(kuò)展的方法?？梢钥吹?，在當(dāng)前基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全算法主要的目的集中在惡意軟件檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)釣魚和垃圾郵件檢測(cè)等。研究都是通過(guò)利用不同人工智能技術(shù)去結(jié)合，產(chǎn)生了很好的結(jié)果。盡管人工智能解決網(wǎng)絡(luò)空間問(wèn)題中的作用目前是不可避免的，但是對(duì)于一些基于人工智能的威脅和攻擊有關(guān)的問(wèn)題還仍待解決。

參考文獻(xiàn)

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