摘要：在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，云計(jì)算環(huán)境因其高度的動(dòng)態(tài)性和分布式特性，面臨著復(fù)雜多變的安全威脅。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，利用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已成為提高防護(hù)效能的關(guān)鍵手段。這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)不僅需要處理傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊，如惡意軟件、釣魚和SQL注入等，還需要在更廣闊的框架內(nèi)，如廣義貝葉斯攻擊圖，進(jìn)行威脅建模和風(fēng)險(xiǎn)分析。本文詳細(xì)討論了在云計(jì)算環(huán)境中使用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，首先分析了網(wǎng)絡(luò)攻擊模式，并構(gòu)建了一個(gè)基于廣義貝葉斯攻擊圖的評(píng)估框架，然后詳述了人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的流程，最后提出了一個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，以供參考。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；人工智能；網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)

DOI：10.12433/zgkjtz.20242216

在數(shù)字化世界中，云計(jì)算由于其可擴(kuò)展性、靈活性和成本效率而成為企業(yè)及個(gè)人的首選基礎(chǔ)設(shè)施。然而，這種計(jì)算模式也引入了新的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)，尤其是在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的轉(zhuǎn)移到云端，傳統(tǒng)的安全機(jī)制已不足以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的安全威脅，特別是那些利用云計(jì)算特有屬性的攻擊。因此，需要新的技術(shù)手段和策略來評(píng)估和緩解潛在的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。人工智能，作為一種具有巨大潛力的技術(shù)，其在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用已逐漸展現(xiàn)出能夠有效預(yù)測(cè)和防御未知威脅的能力。通過人工智能算法，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，快速識(shí)別異常模式，從而提高云計(jì)算環(huán)境的安全性。

一、網(wǎng)絡(luò)攻擊模式分析

（一）惡意軟件攻擊

在基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，惡意軟件攻擊的分析是核心組成部分之一。惡意軟件作為一種設(shè)計(jì)用于入侵、損害或禁用計(jì)算系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)或設(shè)備的軟件，可大致分類為病毒、蠕蟲、特洛伊木馬和勒索軟件，每種類型均具有獨(dú)特的傳播機(jī)制和破壞方式。特洛伊木馬通常偽裝成合法軟件，依賴用戶的下載和安裝來實(shí)現(xiàn)激活，其感染率高達(dá)23%；而勒索軟件通過加密用戶數(shù)據(jù)并要求贖金來實(shí)現(xiàn)利益，近年來的感染率上升至17%。在云環(huán)境中，惡意軟件的傳播速度和范圍尤其令人關(guān)注，因?yàn)樵品?wù)的高度互聯(lián)性和資源共享特性可以被利用來加速惡意軟件的擴(kuò)散。為了有效評(píng)估和防范此類攻擊，人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用于惡意軟件檢測(cè)和分類。通過分析云平臺(tái)上的數(shù)據(jù)流和用戶行為，AI模型可以實(shí)時(shí)識(shí)別出異常模式和潛在威脅，識(shí)別率可達(dá)到95%以上。

（二）釣魚攻擊

釣魚攻擊作為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中最常見的社會(huì)工程手段之一，旨在通過偽裝成可信來源誘導(dǎo)受害者提供敏感信息，如登錄憑證、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。在云計(jì)算環(huán)境中，釣魚攻擊的威脅尤為顯著，因?yàn)橛脩艚?jīng)常依賴于遠(yuǎn)程服務(wù)和電子通信。根據(jù)最新研究，釣魚攻擊導(dǎo)致的信息泄露事件中，約有61%涉及財(cái)務(wù)詐騙，39%涉及身份盜竊。此外，超過80%的安全入侵嘗試起始于釣魚嘗試。在此背景下，利用人工智能進(jìn)行釣魚攻擊的檢測(cè)與防御顯得尤為重要。通過部署基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，可以對(duì)電子郵件和網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行深入分析，識(shí)別出潛在的欺詐性跡象，例如鏈接模式異常、語言使用異常及偽裝技巧。這些模型通?；诖笠?guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，能夠在分析過程中自動(dòng)適應(yīng)新的欺詐策略，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)92%以上。

（三）SQL注入攻擊

SQL注入攻擊是網(wǎng)絡(luò)安全中一種常見的攻擊技術(shù)，通過向應(yīng)用程序后端數(shù)據(jù)庫注入非預(yù)期的SQL命令來操縱或竊取數(shù)據(jù)。這種攻擊在云計(jì)算環(huán)境中尤其危險(xiǎn)，因?yàn)樵品?wù)通常依賴于大量dfa7e04560c9567a67eea6dfb32c830d動(dòng)態(tài)生成的數(shù)據(jù)庫查詢來處理客戶數(shù)據(jù)。研究表明，超過65%的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用存在SQL注入漏洞，且這一比例在未經(jīng)嚴(yán)格安全審計(jì)的云應(yīng)用中更為常見。在基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，對(duì)SQL注入攻擊的識(shí)別和防御是評(píng)估框架的關(guān)鍵組成部分。采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以顯著提高對(duì)SQL注入攻擊的識(shí)別率。通過對(duì)歷史攻擊數(shù)據(jù)和正常查詢數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析，AI模型能夠?qū)W習(xí)到各種攻擊模式和正常行為之間的細(xì)微差異，從而實(shí)時(shí)識(shí)別出潛在的攻擊活動(dòng)。

二、廣義貝葉斯攻擊圖的評(píng)估框架

（一）攻擊收益計(jì)算

在設(shè)計(jì)基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí)，攻擊收益計(jì)算是廣義貝葉斯攻擊圖評(píng)估框架中的關(guān)鍵組成部分。這一計(jì)算過程旨在量化攻擊者可能從成功攻擊中獲得的預(yù)期利益，從而為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。該過程采用一個(gè)基于概率模型的算法，稱為條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值算法（CRV，Conditional Risk Valuation），以計(jì)算不同攻擊路徑下的潛在收益。

（二）威脅狀態(tài)變量計(jì)算

在基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，威脅狀態(tài)變量計(jì)算是構(gòu)建廣義貝葉斯攻擊圖的關(guān)鍵步驟之一，主要用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的安全狀態(tài)。該計(jì)算過程涉及使用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model， HMM）來推估系統(tǒng)狀態(tài)的變化，該模型能有效處理系統(tǒng)狀態(tài)的不確定性和動(dòng)態(tài)變化。

該計(jì)算過程不僅提供了一種動(dòng)態(tài)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的方法，而且支持對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全策略進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。在實(shí)際應(yīng)用中，此模型能夠辨識(shí)出系統(tǒng)安全狀態(tài)的微妙變化，及時(shí)響應(yīng)潛在的安全威脅，從而顯著提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。

（三）局部條件概率分布計(jì)算

在基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，局部條件概率分布計(jì)算是廣義貝葉斯攻擊圖評(píng)估框架中不可或缺的一部分，其目的是確定網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)間概率依賴關(guān)系的具體數(shù)值。此計(jì)算通常利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)表達(dá)變量間條件依賴關(guān)系的有向無環(huán)圖，通過這種方法可以精確模擬和推理網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的概率分布。

通過應(yīng)用DBNU算法，系統(tǒng)可以利用新收集的觀測(cè)數(shù)據(jù)et不斷更新節(jié)點(diǎn)的概率估計(jì)，從而動(dòng)態(tài)反映網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài)。這種方法使得網(wǎng)絡(luò)管理員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控安全威脅的演變，并根據(jù)最新數(shù)據(jù)調(diào)整防御措施。

此算法的核心在于能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)條件的快速變化，保證風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。在檢測(cè)到新的攻擊模式或策略時(shí)，相關(guān)節(jié)點(diǎn)的概率分布將被及時(shí)更新，確保評(píng)估結(jié)果反映當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)安全狀況，從而使防御策略更加精準(zhǔn)和有效。

三、人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

在基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，構(gòu)建一個(gè)有效的評(píng)估流程是實(shí)現(xiàn)高效和動(dòng)態(tài)安全管理的關(guān)鍵。該流程融合了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和反饋調(diào)整六大步驟，每一步驟都采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)來處理和分析數(shù)據(jù)，確保能夠準(zhǔn)確識(shí)別和響應(yīng)潛在的安全威脅。數(shù)據(jù)收集階段主要負(fù)責(zé)從云計(jì)算環(huán)境中實(shí)時(shí)收集各種類型的數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)流量、用戶行為數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序日志。這些數(shù)據(jù)不僅反映了系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)，也提供了攻擊發(fā)生和系統(tǒng)行為異常的初步線索。例如，網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)通常以每秒比特?cái)?shù)（bps）計(jì)量，平均數(shù)據(jù)收集率達(dá)到每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒上千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，確保信息的全面性和實(shí)時(shí)性。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段涉及對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和轉(zhuǎn)化，目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析的效率。通過去除冗余和無關(guān)數(shù)據(jù)，可以將錯(cuò)誤率從平均2.5%降低至0.5%，極大地提升后續(xù)處理步驟的準(zhǔn)確度和速度。特征提取階段，系統(tǒng)會(huì)使用各種統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如主成分分析（PCA）和自動(dòng)編碼器，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征。這些特征能夠有效地描述網(wǎng)絡(luò)行為的正常模式與異常模式，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型提供輸入。模型訓(xùn)練階段應(yīng)用如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出具有高度預(yù)測(cè)性的模型。在此階段，精確度和召回率是關(guān)鍵性能指標(biāo)，通過適當(dāng)調(diào)整模型參數(shù)，這些模型通常能夠達(dá)到超過95%的準(zhǔn)確率和90%以上的召回率。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)階段利用訓(xùn)練好的模型對(duì)新收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的安全事件。這一階段的關(guān)鍵是實(shí)時(shí)性，系統(tǒng)需在數(shù)據(jù)到達(dá)后的毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，確保足夠的響應(yīng)時(shí)間來采取必要的安全措施。反饋調(diào)整階段，系統(tǒng)將持續(xù)監(jiān)控評(píng)估結(jié)果的效果，并根據(jù)實(shí)際的安全事件反饋調(diào)整模型參數(shù)或重新訓(xùn)練模型，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或威脅情景的變化。通過這種動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，提高整個(gè)云計(jì)算環(huán)境的安全性。

四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在實(shí)驗(yàn)過程中，對(duì)數(shù)據(jù)的使用是精心設(shè)計(jì)的，以確保評(píng)估結(jié)果的有效性和可靠性。具體來說，測(cè)試共進(jìn)行了三次完整的迭代，每次迭代都使用新的數(shù)據(jù)集來測(cè)試模型的穩(wěn)定性和可靠性。由于數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)類型多樣，沒有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組測(cè)試，而是選擇了隨機(jī)抽樣的方法，從整個(gè)數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇20%的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，其余80%用于模型的訓(xùn)練。這種方法可以更好地模擬真實(shí)世界情況下模型的表現(xiàn)，同時(shí)確保測(cè)試覆蓋到各種可能的場(chǎng)景和條件。關(guān)于測(cè)試指標(biāo)，選用了準(zhǔn)確率、召回率、精確度和F1得分四個(gè)主要指標(biāo)來評(píng)估模型性能。準(zhǔn)確率（Accuracy）衡量的是模型正確預(yù)測(cè)的總體比例，召回率（Recall）關(guān)注的是模型正確識(shí)別出的正類實(shí)例占所有實(shí)際正類實(shí)例的比例，精確度（Precision）則衡量的是模型預(yù)測(cè)為正類的實(shí)例中實(shí)際為正類的比例，F(xiàn)1得分（F1 Score）是精確度和召回率的調(diào)和平均，用于綜合考慮精確度和召回率的性能指標(biāo)。以下是三次測(cè)試的結(jié)果表格，每次測(cè)試均嚴(yán)格對(duì)應(yīng)上述四個(gè)測(cè)試指標(biāo)。

從測(cè)試結(jié)果可以看出，隨著模型的迭代和優(yōu)化，所有四個(gè)測(cè)試指標(biāo)均顯示出逐漸提高的趨勢(shì)。這表明模型的性能在經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練和調(diào)整后，能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別和預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。尤其是F1得分的提升，說明模型在維持較高召回率的同時(shí)，也確保了預(yù)測(cè)的精確性，這對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)來說至關(guān)重要。這些結(jié)果驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)置的有效性，展示了人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在云計(jì)算環(huán)境中的巨大潛力。

五、結(jié)語

綜上所述，基于云計(jì)算的人工智能網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)，不僅是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)理念的一次重大革新。它標(biāo)志著從被動(dòng)防御向主動(dòng)防御的轉(zhuǎn)變，使網(wǎng)絡(luò)安全管理更加智能化、精細(xì)化和自動(dòng)化。這種系統(tǒng)的實(shí)施將大幅提升企業(yè)和組織對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)威脅的能力，有效保障云計(jì)算環(huán)境的安全可靠運(yùn)行，從而為用戶提供一個(gè)更為安全、穩(wěn)定的數(shù)字服務(wù)平臺(tái)。因此，推動(dòng)此類系統(tǒng)的研究與開發(fā)，不僅有助于推進(jìn)科技進(jìn)步，也具有重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：張秀利（1988），女，漢族，安徽省利辛縣人，本科，講師，研究方向?yàn)橹新氂?jì)算機(jī)教育。