Page 116 - 大数据背景下网络安全问题研究

大数据背景下网络安全问题研究
Research on Network Security Issues under the Background of Big Data

中国作为现代人工智能技术应用全面的国家，也应该建立相应安全管理制度。
2020年12月9日在北京举办的“2020第三代人工智能产业论坛”上，中国信息通信研
究院（以下简称“中国信通院”）安全研究所发布《人工智能安全框架（2020年）》
蓝皮报告，该报告聚焦当前人工智能突出安全风险，提出涵盖人工智能安全目标、人
工智能安全分级能力以及人工智能安全技术和管理体系的人工智能安全框架。通过人

工智能技术的综合发展，确保人工智能技术应用更加科学有效，提升人工智能赋能网
络风险防控效果。
2.针对性完成网络威胁控制

在当前人工智能网络赋能过程中，其网络威胁主要包括恶意代码攻击威胁、拒绝
服务攻击威胁以及社会工程学攻击技术等内容，所以在人工智能赋能网络安全构建过
程中，还应该完成对网络安全的有效控制，确保安全威胁的控制有效。
（1）针对拒绝服务攻击威胁进行应对和预防

拒绝攻击威胁的规模化发展是在人工智能网络逐渐扩大基础上形成，所以在应
对其过程中，应该注重对拒绝服务攻击威胁进行预防控制，确保攻击威胁控制更加合
理。例如，拒绝服务网络攻击威胁是单个环节的网络攻击威胁。所以，在人工智能网

络构建过程中，可以应用节点保护技术。在当前技术应用背景下，可以应用节点加密
技术，较于链路加密的方式，能够提供更高的安全级别，节点区域的消息加密传输
中，消息在进入下一阶段进行传输时，本身就有一定的安全保障。随后，再以不同形
式的密钥对其进行锁定保护。通过对人工智能网络安全技术管控应用，可以实现对网
络的安全保护，确保技术应用更加合理。

（2）针对恶意代码的攻击威胁进行应对解决
恶意代码的攻击相对比较隐蔽，所以在实际的技术处理工程中，应该注重对恶
意代码进行挖掘，针对恶意代码的特点进行分析，同时完成恶意代码的有效控制，确

保恶意代码的控制更加有效。例如，在实际的技术应用中，可以选择应用数据挖掘技
术完成对人工智能网络的恶意代码攻击控制。利用数据挖掘技术可以找寻恶意代码的
攻击规律，对恶意代码进行识别，从而否定恶意代码的形成，做好对恶意代码的有效
控制。

3.建立人工智能赋能网络安全体系
在当前人工智能赋能网络安全控制过程中，还应该建立网络安全体系，通过安
全体系的有效构建，提升人工智能赋能网络的安全管控效果。例如，按照安全能力建
设难度逐级递增以及安全资源投入产出比逐级递减的方式，参照网络安全滑动标尺模

型，提出架构安全、被动防御、主动防御、威胁情报和反制进攻五级人工智能安全能
力。前一级安全能力是构建后续级别安全能力的基础。其中，第一级架构安全，旨在

• 104 •