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信息记录材料２０２４年１０月第２５卷第１０期

基于人工智能的网络行为分析系统设计研究

杨维荣

（山西开放大学山西太原０３００２７）

【摘要】本文研究了网络行为分析系统的设计和实现，探讨了集成人工智能技术在提高网络安全性方面的应用。考虑到网络攻

击日益复杂，本研究通过分析传统技术与人工智能的结合使用，设计了一个高效的网络行为分析系统。系统架构包括数据收集、处理

及使用机器学习和深度学习进行数据分析。同时，研究还重点提出了数据加密、访问控制和数据完整性保护等安全措施，以确保数据

的安全和隐私。这项研究的成果为理解和应对网络安全威胁提供了有效的技术支持和理论基础。

【关键词】人工智能；网络行为分析；数据处理

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【中图分类号】ＴＰ３９３【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２４）１００１５２０４

０引言胁的特征（即签名）来识别攻击。签名可能包括特定的字

网络行为分析技术随着互联网技术的飞速发展而日节序列、特定格式的数据包或者特定的网络请求行为。基

益重要。传统方法在处理复杂网络安全挑战时逐渐显示于签名的检测可以快速识别已知的攻击类型，是许多入侵

［１］检测系统和防病毒软件的基础。然而，这种方法的主要局

出局限性。人工智能技术，特别是机器学习和深度学

习，为网络行为分析带来了革命性的改进。这些技术能够限在于它依赖于已有的签名数据库，对于零日攻击和未知

有效地处理大规模数据集，提高威胁检测的准确性和效威胁无能为力。

率。同时，ＡＩ在网络行为分析中的应用也引出了新的挑在所有这些技术中，数据的收集和分析是核心环节。

战，包括数据安全和隐私保护问题。因此，探讨如何设计数据收集通常涉及网络包的截取、系统日志的记录和用户

一个集成先进人工智能技术的网络行为分析系统，成为当行为的监控。在分析阶段，不同的技术采用不同的分析模

前研究的一个热点话题。型来处理和解释这些数据。在处理大规模数据时，这些技

１当前的网络行为分析技术术需要高效的数据处理算法来确保实时性和准确性。

网络行为分析技术主要致力于监控和分析网络中的尽管传统的网络行为分析技术在实际应用中取得了

行为数据，以识别潜在的安全威胁，如恶意软件、间谍软件一定的成效，但面对日益复杂和多变的网络安全环境，它

以及其他形式的网络攻击。这些技术通过收集网络交通们的局限性也日益显现。这主要表现在对新型复杂攻击

和用户行为数据，利用各种分析方法来识别不正常或异常的检测能力不足，以及在处理大规模异构数据时的效率问

的行为模式。题。因此，研究和开发新型的网络行为分析技术，特别是

在传统的网络行为分析技术中，首先要提到的是基于集成先进人工智能技术的系统，已成为当前网络安全领域

规则的检测系统。这类系统通过预设的规则来识别特定的重要发展方向。这些新技术不仅需要在现有的基础上

模式的网络行为，如特定端口的异常访问、禁止协议的使提高检测的准确性和效率，还需要解决数据安全和隐私保

用等。这些规则通常由网络安全专家根据经验制定，能够护等新的挑战。

覆盖常见的攻击行为。然而，基于规则的系统往往面临着２人工智能在网络行为分析中的应用

灵活性不足和误报率高的问题，因为它们无法有效适应网