基于信息数据处理的网络安全威胁检测研究

基于信息数据处理的网络安全威胁检测研究

韩晓彤

中国石油吉林销售分公司 吉林 长春 130012

摘要：本文先分析了信息数据处理在网络安全领域的重要性，接着探讨了当前网络安全威胁检测所面临的一系列问题，包括高级持续性威胁（APT）的隐秘性和复杂性、人工智能和机器学习应用于威胁检测时存在的局限性及网络威胁的迅速演化和检测技术落后之间的矛盾。为解决上述问题，本研究提出相关策略，主要有深度防御策略，人工智能和机器学习相结合的优化检测算法和使用动态适应性检测机制等。

关键词：信息数据处理；网络安全；威胁检测

引言：信息数据处理作为网络安全的核心环节，其在威胁检测中的作用不容忽视。然而，随着网络攻击手段的不断升级，尤其是高级持续性威胁(APT)的出现，使得传统的网络安全防护措施显得力不从心。此外，人工智能与机器学习虽然在威胁检测领域展现出巨大潜力，但其局限性也逐渐显现。网络威胁的快速演变与检测技术的滞后性之间的矛盾，更是加剧了网络安全的复杂性。因此，研究基于信息数据处理的网络安全威胁检测，对于提升网络安全防护水平具有重要意义。

1. 信息数据处理在网络安全中的作用

信息数据处理包括实时监测与分析网络流量，从而发现并应对潜在安全威胁。通过数据处理实现了网络行为的模式识别以预测并预防恶意活动的发生。信息数据处理有利于安全事件的日志记录与审核，是事后分析与取证的关键。通过分析海量数据，能够检测出安全漏洞及异常情况，以便及时采取修复保护措施。另外，数据处理技术有助于实现数据加密与安全传输，保证信息存储与传输时的机密性与完整性。

2. 信息数据处理的网络安全威胁检测难题

2.1 高级持续性威胁(APT)的隐蔽性与复杂性

APT攻击者一般采取多阶段和多途径攻击方式，其中使用零日漏洞，社会工程学和钓鱼攻击方式通常很难在常规安全防御系统中发现。攻击者为了躲避安全检测，在进攻的过程中不断地转换进攻的策略与方式。APT攻击通常针对性较强，攻击者预先对攻击对象进行深入调查研究，掌握攻击对象的网络结构，业务流程以及安全防护措施等信息，以便为攻击对象设计特殊攻击方案。这样的针对性使APT攻击的预防变得更困难。一旦APT的攻击者成功地侵入了目标网络，他们会采用多种手段来隐藏自己的位置，这包括加密通讯、使用隐秘的命令和控制（C&C）服务器、定期替换攻击工具及IP地址的方式使跟踪及定位攻击者的难度大大增加。

2.2 人工智能与机器学习在威胁检测中的局限性

AI与ML模型训练依赖海量数据，要求其质量高、代表性强。现实中高质量标注数据通常难以获得，尤其当面临新型攻击以及未知威胁等情况下，没有充足历史数据对模型进行训练，制约AI,ML等技术对威胁检测的作用。AI与ML模型应对未知威胁具有一定的挑战性。尽管这些模型可以对已知攻击模式进行识别与学习，但是对前所未见的新型攻击通常不能有效地识别出。这是由于AI与ML模型一般都是在现有数据集上训练而成，对超过它们训练范围内的攻击方式，该模型泛化能力受到一定限制。AI与ML模型实际部署时可能遭遇对抗性攻击。攻击者可通过精心设计输入数据对模型进行欺骗从而误判。这类对抗性攻击有可能使安全系统出现故障，对网络安全构成了新的危害。

2.3 网络威胁的快速演变与检测技术的滞后性

攻击手段多样化，复杂化，传统基于签名检测方法变得日益困难。攻击者持续地研发新的攻击手段，这包括利用零日漏洞、复杂的社交工程学策略和隐秘的后门程序等，这些攻击通常很难通过现有的签名库进行检测。所以依靠已知攻击模式进行检测的技术对于新型威胁的检测就变得无能为力了。网络威胁迅速演化也表现为攻击者适应并避免已有防御措施。攻击者在安全防御系统中不断地学习、分析弱点并调整攻击策略，从而避免被发现。比如利用加密通信，经常替换攻击工具以及IP地址，攻击者就可以对自己的攻击行为进行有效隐藏，这就给基于静态规则与模式匹配检测技术带来了一定的困难。网络威胁发展迅速，也造成检测技术落后。由于攻击手段更新换代比安全技术发展快得多，安全研究人员及防御系统通常要花时间对新型攻击特点进行分析了解，进而制定相应检测防御措施。在这一进程中攻击者已使用这些新型威胁来制造实际破坏。

3. 信息数据处理的网络安全威胁检测策略

3.1 针对高级持续性威胁（APT）的深度防御策略

APT攻击一般隐蔽性较高，所以对网络安全人员而言，构建一个综合威胁情报收集与分析体系是非常关键的。通过监测网络流量，日志数据和异常行为等信息，及时识别出可能存在的攻击迹象并提前识别APT攻击。同时与安全厂商和行业组织建立信息分享机制以获得最新安全威胁情报有助于增强应对新型APT攻击。深度防御策略也需重点强化网络安全体系防护能力。其中包括但是并不仅仅局限于构建强有力的访问控制机制，对敏感数据进行加密和执行多因素身份验证，从而保证即使在受到APT攻击时系统仍能有效降低损失。另外，对安全漏洞定期扫描及渗透测试以及时修复系统漏洞并提升整体安全性。在实施深度防御策略时，教育与训练同样必不可少。通过经常性的安全意识培训有助于员工发现可能存在的安全威胁、增强其安全意识、降低因人为因素造成的安全漏洞。

3.2 结合人工智能与机器学习优化检测算法

AI与ML技术能够从海量数据中学习与分析找出威胁行为的规律与特点。通过运用这些模式和特性，我们能够构建一个更为智能的威胁检测系统，该系统能够主动识别和应对各种类型的安全风险，包括但不限于传统的病毒攻击、僵尸网络和APT等高级持续性威胁。AI与ML也有助于优化安全事件反应效率。通过自动化分析与决策，能够迅速确定安全事件发生的特点及优先级，采取相应对策，以缩短人为干预时间，降低错误率，促进安全事件反应高效准确。此外，将人工智能和机器学习技术相结合，也可实现对安全威胁进行预测与防范。利用历史安全事件资料进行分析与建模，可预测出未来潜在安全威胁的发展趋势，从而为安全团队制定有针对性的防御策略与措施提供参考。

3.3 采用动态适应性检测机制应对威胁演变

动态适应性检测机制建立在实时数据与威胁情报分析基础上，能及时感知网络安全威胁变化。通过对网络流量，日志数据和系统行为的监测，该系统能够实时地识别出异常活动和分析行为，迅速地检测出潜在安全威胁。同时通过接入安全情报共享平台获得最新威胁情报并适时调整安全策略以增强新型威胁识别与预防能力。动态适应性检测机制也能根据实时威胁的情况动态调整安全策略。该系统对威胁行为进行分析与建模，可持续地优化安全规则与检测算法以提高各种威胁检测的准确性与及时性。比如在系统发现某一新的攻击行为后，能马上采取相应防御措施来抑制威胁的蔓延与伤害。

结束语：网络安全威胁探测和防御工作是一项持续性挑战，必须不断进行技术创新与策略更新。通过对信息数据处理的网络安全应用进行深入研究，将人工智能和机器学习等技术的优点相结合，并实行动态适应性检测机制能够有效地增强网络安全威胁检测能力。

参考文献

[1]郭锐.以计算机大数据为基础分析信息安全处理技术[J].电脑知识与技术,2021,17(22):26-28.

[2]周公平.基于计算机大数据的信息安全处理技术[J].网络安全技术与应用,2021,(07):64-65.

[3]王晓兰.关于计算机网络信息安全中数据加密技术的运用分析[J].电脑知识与技术,2020,16(33):53-54.