摘要：人工智能是第四次工业革命的催化剂，它利用大量计算资源模拟人类的思想，逼近人的能力和想法。人们利用人工智能可以简化工作程序，一些需要大量人力的工作都可以用人工智能代替。人工智能技术可以自动识别一些威胁网络安全的行为，而不需要人的参与。人工技术的优越性受到网格安全领域专家的重视，并迅速将其应用在保障网络安全领域中。
关键词：油画;色彩;微差;创作
1人工智能在网络安全防护中的优势
1.1系统化处理，安全防护更加高效
网络安全的防护要求高效性，因为网络需要长时间运行，随时随地都有可能发生安全问题。网络中与安全相关的要素非常多，非常多的环节都有可能出现问题。所以传统方式恐怕无以为继。人工智能具有学习能力，可以通过训练已有的数据得出网络安全问题模型，然后不断修正该模型，识别和拦截计算机病毒。可以对各类安全问题进行系统化的处理。人工智能经过数十年的发展，数据处理能力呈爆炸式增长，与传统计算机相比处理能力更加强大，适合处理网络安全数据。网络攻击也是具有一定规律性的，人工智能能够通过结构搜索自动地发现其中的规律，建立自适应的漏洞识别模型。人工智能技术可以提高安全防护的效率。
1.2协调能力强
传统计算机网络管理模式比较单一，这种模式已经无法适应日益严重的网络信息安全问题。人工智能可以提高网络管理效率，统一管理各个组成部分，协调各个部分的任务和资源，做到最优化配置网络资源。
1.3 降低网络管理成本
人工智能技术能够最大化地利用所有网络资源，例如淘宝的双十一活动，如果所有业务模块都给网络资源的话，成本非常高。需要人工智能算法自动调度网络资源给子业务。如果服装类目搜索任务很多，而图书类目非常少，调度中心会检测到这一变化，自动地将图书类目的网络资源调度给服装类目。传统方法会使用大量人工检测各个类目的资源利用情况，然后人工进行调度，不仅复杂，而且无法及时给客户提供高质量的服务。人工智能可以自己学习网络运行情况，给出最合理的网络资源分配方案。人工智能技术已经深入网络服务之中，管理网络不再需要人的参与，减少了人力资源成本，同时也减少了硬件成本。
2人工智能在计算机网络安全中的应用
2.1智能防火墙
防火墙是一种传统的网络安全防护产品，已经普遍地被计算机设备采用，几乎每台计算机设备都装有防火墙。传统防火墙已经设定好哪些是安全的可以通过的，哪些是不安全的不能通过的，实际上有些应用程序防火墙没有设置过就不会允许通过，即使它是安全的，传统防火墙的防护能力非常死板，只能根据预设进行防护。我们在实际使用过程中，一些可以使用的程序也被防火墙过滤掉了，对于我们正常的生活工作产生了不好的影响。
基于人工智能的防火墙，具有自主学习和识别能力，首先会根据大量已知数据进行学习，训练出一个智能的拦截模型。而且具有进一步学习的能力，不是说像传统防火墙一样一成不变，而是自适应地识别应用程序从而实现访问控制。犯罪分子通常会分析防火墙的漏洞加以利用，因为传统防火墙不会调整自己的防火策略。智能防火墙则不一样，它会随时更新自己模型，识别新的威胁。智能防火墙能够有效地抵挡计算机病毒和网络黑客的攻击，是下一代防火墙的主流范式。
2.2智能识别垃圾邮件和广告
深处一个信息化时代，我们的手机就能够承担非常多的工作，但是饱受着垃圾邮件和垃圾广告的影响。对于PC来说，垃圾广告会降低我们的上网体验，它们会占用我们的内存，甚至不经意点击之后，还会自动下载大量软件，影响设备的使用，一些广告会自动转移到钓鱼网站或者隐藏一些木马程序，点击之后，会盗取我们设备中的信息，垃圾邮件也是如此，很多木马病毒都是通过邮件进行传播，当你下载附件时，就已经感染上了计算机病毒，非常麻烦，对网络信息安全造成了严重威胁。手机同样如此，手机内存本身就小，垃圾广告和邮件会迅速挤占手机内存，导致运行缓慢，很多手机系统不具有识别功能，只能通过人工删除。智能手机的使用寿命都是1～2年，这和垃圾广告邮件不无关系。
人工智能可以减少垃圾广告和邮件对于网络信息安全的威胁，人工智能能够自动识别垃圾广告和邮件，并且已经取得了良好的应用效果。系统会自动采集正常邮件和垃圾邮件，对他们的属性进行综合分析，然后对分析后的特征进行训练和学习，最终会形成了一个防垃圾广告和邮件的智能系统，帮助我们识别垃圾广告和邮件，直接删除或者屏蔽它们。对新的病毒入侵，系统检测后给出自己的结果，然后会把结果传到神经网络中继续训练和学习，提高系统的鲁棒性。同时，智能拦截系统会把已经检测到的垃圾邮件和广告来源共享到公共空间，即不同ip地址都可以增强对此病毒的防范能力，不会因为自己没有碰到，就不会增加对该病毒的预警性。这样就能够非常高效地防范和阻拦垃圾广告和垃圾邮件了，提高了我们的工作效率，改善上网和使用网络服务的体验。
2.3智能识别计算机病毒
计算机病毒是网络安全的重大威胁要素，它们是网络信息被盗的主要因素。当一种病毒流行之后，我们才能根据病毒特征进行分析和消灭病毒。这种方法往往没法提取预判病毒，而是在其已经造成巨大破坏时才能通过一定的技术手段破解。我们需要在损失产生之前能够阻挡病毒的入侵，而不是被病毒感染之后去补救。例如前段时间的“比特币勒索”病毒席卷了全世界，直接经济损失超过一亿美元，甚至感染了医院和高校这些关键单位，造成的间接损失更大，一些医院直接陷入瘫痪状态。人工智能可以自动地识别病毒并阻拦它，实际上计算机病毒和正常程序脚本是非常不一样的，通过提取两者之间不同的特征，交给神经网络去学习，就可以训练出一个简单的防病毒模型。随着训练数据的增加，网络结构复杂度的提高，该模型会越来越强大，甚至会超越现有的安全软件。对于携带病毒的软件，人工智能系统会及时识别和拦截，之后会提示用户，不要继续下载该软件，该软件含有计算机病毒，或者提醒用户不要在某网站上下载软件等。人工智能系统会逐渐扩展病毒库，并共享到云端，任何一个使用该系统的主机再碰到类似事件时不用下载就会给出提示，该网站下载渠道有病毒。
2.4提高网络管理的智能水平
传统网络系统的管理主要依赖个人，人的参与程度非常高。由于网络管理的工作比较复杂，人作为管理者难免有所疏漏，自然产生管理上的漏洞，让不法分子有机可乘。因此可以利用人工智能自我学习能力，對网络系统进行自适应的管理，自己调配网络资源，包括内存和算力等。可以节省很多成本，不需要再增建很多硬件设备。
3结语
综上所述，人工智能在计算机网络安全领域的应用十分广泛，能够全面提高网络安全防护效率。人工智能的基本工作原理是根据大量已有的病毒库、垃圾广告数据、垃圾邮件数据等，和正常的脚本文件、程序、广告、邮件等形成一个训练数据集，然后把该数据集输入神经网络中，神经网络通过训练后，会得出一个模型用来判断新的数据是不是垃圾邮件、病毒、垃圾广告等。神经网络内部是根据训练数据集一层层的捕捉特征，然后训练函数的权重，最终的权重是最符合数据分布的。同时神经网络随着训练数据量的增大和网络规模的增大，测试的准确性越来越高。它的工作原理和安全专家是一样的，也会根据大量数据进行分析，得出病毒或者垃圾广告的特征，根据这个特征再去寻找新的病毒，因为不需要人的参与，人工智能具有更强的学习能力，所以才被网络安全领域所关注。
参考文献：
[1]王佳美.人工智能技术在计算机网络领域中的应用研究[J].通讯世界，2019（4）.
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