文献类型：期刊文章

作　　者：张赛男[1] 孙彪[2]

ZHANG Sainan;SUN Biao(School of Journalism and Communication,Jilin University of Finance and Economics,Changchun 130022,China;Headquarters,Changchun Detachment of the Armed Police,Changchun 130051,China)

机构地区：[1]吉林财经大学新闻与传播学院,长春130022 [2]武警长春支队司令部,长春130051

出　　处：《吉林大学学报（信息科学版）》

基　　金：吉林省教育厅“十三五”社会科学科研基金资助项目(JJKH20200149SK);吉林省教育科学规划基金资助项目(GH20232);吉林省科技厅科技发展计划基金资助项目(20190601015FG)。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：732-742

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着通信、大数据及云计算等技术的成熟应用和广泛普及,伴随着设备的急剧增多,数据爆炸式增长,使网络环境变得日益复杂,给网络安全带来巨大隐患。为此,针对网络安全技术发展需要,叙述了如何应用人工智能(AI:Artificial Intelligence)帮助解决网络安全问题。针对网络中的特定领域或网络技术,对如何应用机器学习(ML:Machine Learning)方法提升网络安全性能进行了详细分析。首先,总结了在使用AI打击网络攻击方面的现有研究工作,包括采用传统的机器学习方法和现有的深度学习解决方案。然后,分析了AI本身可能遭受的反击,剖析了它们的特点,并对相应的防御方法进行了分类。最后,提出了一些先进的人工智能网络安全技术的高级概念,并展望了未来人工智能如何更好地应用到网络安全领域。

关 键 词：机器学习  网络安全 人工智能 防御技术

分 类 号：TP391.1]