网络安全与人工智能范文

导语：如何才能写好一篇网络安全与人工智能，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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在为人们提供便捷服务的同时，互联网应用也存在很多安全问题及威胁，如计算机病毒、变异木马等，利用大规模互联网集成在一起产生的漏洞攻击网络，导致数据泄露或被篡改，甚至使整个网络系统无法正常运行。随着网络接入用户的增多，互联网接入的软硬件资源也更多，因此对网络安全处理速度就会有更高的要求，以便能够提高木马或病毒处理速度，降低网络病毒的感染范围，积极的响应应用软件，具有重要的作用和意义。

2网络安全防御技术应用发展现状

目前，人们已经进入到了“互联网+”时代，面临的安全威胁也更多，比如木马病毒、DDOS攻击和数据盗窃等。互联网受到的攻击也会给人们带来严重的损失，比如勒索病毒攻击了许多的大型跨国公司、证券银行等，到这这些政企单位的办公电脑全都发生了蓝屏现象，用户无法进入到操作系统进行文件处理，勒索病毒要求这些单位支付一定额度的赎金才可以正常使用系统，导致许多公司损失了很多的资金。分布式服务器攻击（DDOS）也非常严重，模拟大量的用户并发访问网络服务器，导致正常用户无法登陆服务器。因此，为了提高信息安全，人们提出了防火墙、杀毒软件或访问控制列表等安全防御技术

2.1防火墙

防火墙是一种比较先进的网络安全防御软件，这种软件可以设计很多先进的规则，这些规则不属于互联网的传输层或网络层，可以运行于互联网TCP/IP传输协议栈，使用循环枚举的基本原则，逐个检查每一个通过网络的数据包，如果发现某个数据包的包头IP地址和目的地IP地址及包内容等存在威胁，就可以及时的将其清除，不允许通过网络。

2.2杀毒软件

杀毒软件是一种非常先进的程序代码，其可以查杀网络中存在的安全威胁，利用病毒库中一些收录的病毒或木马特征，判断互联网中是否存在这些类似的病毒或木马。杀毒软件采用了很多技术，如主动防御、启发技术、特征码技术、脱壳技术、行为分析等，这些都可以实时的监控访问互联网的运行状态，确保网络正常使用。目前，许多大中型企业都开发了杀毒软件，比如360安全卫士、江民杀毒、腾讯卫士、卡巴斯基等，取得了显著的应用成效。

3基于人工智能的网络安全防御系统设计

3.1系统功能分析

基于人工智能的网络安全防御系统利用机器学习或模式识别技术，从互联网中采集流量数据，将这些数据发送给人工智能模型进行分析，发现网络中是否存在网络病毒。具体的网络安全防御系统的功能包括以下几个方面：

3.1.1自动感知功能

自动感知是人工还能应用的一个重要亮点，这也是网络安全系统最为关键的功能，自动感知可以主动的分析互联网中是否存在安全隐患，比如病毒、木马等数据片段，利用这些片段特征实现网络病毒的判断。

3.1.2智能响应功能

人工智能在网络安全系统中可以实现智能响应，如果一旦发现某一个病毒或木马侵入网络，此时就需要按照实际影响范围进行智能度量，影响范围大、造成的损失较多就可以启用全面杀毒；影响范围小、造成的损失较少就可以启动局部杀毒，这样既可以清除网络中的病毒或木马，还可以降低网络的负载，实现按需杀毒服务。

3.2人工智能应用设计

人工智能在网络安全防御中的应用流程如下所述：目前互联网接入的设备非常多，来源于网络的数据攻击也非常多，比如DDOS攻击、网站篡改、设备漏洞等，因此可以利用人工智能技术，从根本上发现、分析、挖掘异常流量中的问题，基于人工智能的网络安全系统具有一个显著的特征，这个特征就是利用先进的机器学习技术构建一个主动化防御模型，这个模型可以清楚网络中的木马或病毒，能够有效的避免互联网受到攻击，也可以将这些病毒或木马牵引到一些备用服务器，在备用服务器上进行识别、追踪，判断网络病毒的来源，从而可以彻底根除后患。人工智能在网络安全防御中引入很多先进的杀毒技术，比如自我保护技术、实时监控技术，基于卷积神经网络、机器学习、自动审计等，可以自动化快速识别网络中的病毒及其变异模式，将其从互联网中清除，同时还可以自我升级服务。

4结束语

目前，互联网承载的应用软件非常多，运行积累了海量的数据资源，因此安全防御系统可以引入数据挖掘构建智能分析系统，可以利用人工智能等方法分析网络中是否存在一些病毒特征，即使这些病毒特征发生了变异，人工智能处理方法也可以利用先进的机器学习技术发现这些病毒的踪迹，从而可以更加准确的判断病毒或木马，及时的启动智能响应模块，将这些病毒或木马清除。人工智能在查杀的时候还可以按需提供服务，不需要时刻占据所有的负载，提高了网络利用率。

参考文献

[1]于成丽,安青邦,周丽丽.人工智能在网络安全领域的应用和发展新趋势[J].保密科学技术,2017(11):10-14.

[2]王海涛.基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统研究[J].网络安全技术与应用,2018(03):114-115.

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关键词：人工智能；计算机网络技术；有效应用

随着我国科学技术的发展，计算机网络技术和人工智能作为新时期的科技产物不断被应用于社会发展的各个领域，对我国的经济发展起到了积极促进作用。特别是计算机网络技术在近年来出现了飞速发展趋势，其自身具有的高效性及跨时空特点等已经深层次地渗透到人们生活、生产、学习的各个方面。计算机网络技术的不断发展和应用，其自身存在的网络安全以及管理方面存在的问题已经表现出与现代社会发展不相符的特点，人们对于该方面问题的关注度不断提升。因此，出现了人工智能应用于计算机网络技术的研究和实践，深入分析人工智能带来的应用优势，加强研究及探析应用趋势，均可有效提升人工智能在计算机网络技术中的应用效果。

1 人工智能应用在计算机网络技术中的优势分析

人工智能是计算机科学技术的分支，是由多种不同领域构成的，例如机器人、计算机视觉等。在现代社会人工智能已经被应用在计算机网络技术中，并得到了不断关注和重视，例如计算机仿真系统、人工控制系统等领域的应用。人工智能技术的应用所具有的优势主要表现在以下几方面：一是人工智能具有更加高效特点，可以将所学各领域知识进行科学合理的应用。优良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在现代科学的支撑下同样具有思考分析与判断能力。因此将人工智能应用到计算机网络技术中，可以使其对计算机信息数据进行更为科学精准的计算机后期分析处理工作，进而获取到更为科学完整的信息数据，同时还提升了计算机网络的计算效率；二是人工智能提升了计算机网络自身的运行速度、时效性及流畅度。人工智能的应用可以促进计算机用户实现更多时间的处理，比如在模型计算处理过程中，可以应用人工智能具有更为先进的计算能力来开展相应的分析及处理，人工智能对于不确定的信息进行处理过程中具有更高的工作质量及效率，可以应用人工智能获取更为完整和准确的网络信息数据；三是能源消耗少。人工智能的应用可以降低计算机网络技术成本，起到节能减耗的作用。人工智能对于海量数据的计算具有更快的运算速度，节省了数据处理过程中的时间，因而降低了计算机在运行过程中所消耗的能源，节省了社会资源。

2 人工智能在计算机网络技术中的有效应用

2.1 人工智能在网络安全管理方面的应用

计算机网络技术的应用过程中，网络安全管理是每个用户最为关心和关注的问题，计算机网络技术虽然可以给人们的生活、学习、工作等带来便利，但是也会因为网络犯罪分子的存在而造成广大用户信息的泄露，造成用户自身利益被侵犯和损害，尤其是随着现代科技的发展进步，黑客技术也出现了提升，网络信息安全成为计算机网络技术中急需解决的首要问题。因此，相关技术人员不断研究人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用方法和效果，通过实践发现人工智能的应用可以促进广大计算机用户成功拦截异常信息，从而更为有效地保证了广大计算机用户的信息安全。目前很多用户在计算机网络运行环境里安装了智能防火墙，通过该项人工智能技术的应用可以更好地做到智能识别，进而完成海量数据的分析和处理，该项技术的应用可以有效减少信息数据在匹配过程中的计算步骤，达到节能减耗的效果。智能防火墙的应用还可帮助广大计算机网络用户有效拦截网络中的各有害信息，遏制网络病毒侵入及传播，进而对广大计算机用户进行了全方位的保护，实现了计算机网络安全管理。再例如，很多计算机网络用户在日常的学习、工作过程中会使用到网络邮箱功能，为了更好地保护网络邮箱的信息安全，可以通过应用智能发垃圾系统，来进行垃圾邮件的分析和处理，保障用户邮箱的安全使用。该技术的应用可以通过对用户邮箱开展全面的信息扫描工作，通过其科学高效的信息分析和处理技术能有精准的发现用户网络邮箱中存在的相关病毒信息邮件、垃圾邮件及残存信息等，还可同时实现对有害邮件的信息分类，并通过信息提醒方式督促计算机用户进行有害邮件的定期处理，以防该类信息对计算机用户造成危害。人工智能入侵检测技术对于计算机网络安全管理起到了重要作用，可以借助其检测系统对存在安全威胁的信息进行预防和拦截。传统形式的防入侵检测技术应用过程可以分为信息采集、入侵信息判断、发出警告及控制几个阶段，该技术的应用有一定的局限性。智能防入侵技术具有规则产生式的专家系统、将神经网络作为技术基础、具有更为科学先进的数据挖掘技术，在这三种先进技术的共同应用和影响下，使得入侵威胁网络安全的有害信息得到了更为有效的检测，更好地控制了有害信息对计算机互联网造成的安全威胁。

2.2 人工智能在网络系统管理和网络评价方面的应用

计算机网络系统管理和网络评价环节的出现源于人工智能的应用，人工智能在计算机网络系统中的应用，可以运用科学使其技术具有人类的大脑思维特征，进而更为有效地帮助了广大计算机用户完成网络系统的分类、归纳及优化。计算机网络具有动态特性及顺便特点，在进行网络系统中的海量信息数据操作过程中，无法完全依赖人力去完成以及实现对计算机网络系统的优化和管理目标。人工智能则可更为高效和科学地完成网络系统的管理及评价，并且可将网络系统的自身运行状态及时向计算机用户反馈，进而提升网络系统管理效率和质量。Agent是人工智能的核心技术内容，指的是具有自主活动特征的软件或者软件主题，该技术涵盖了数据库、翻译推力器及相应的通信设备，其结构存在一定的复杂性。Agent技术应用于计算机用户进行实际问题的解决过程中，通常情况会使用一个Agent专门负责进行各种信息数据的接收，在与其他Agent之间通过沟通处理，进而在极短时间内实现指令任务的处理和完成。Agent还可以实施自定义式的个性化服务，Agent在接收到用户的指令信息之后，Agent系统则会对信息数据进行科学筛选，进而将较为精准的信息数据高效的传输给计算机用户，为计算机用户进行网络信息搜索节约了更多时间。Agent的科学应用还表现在可以帮助用户实现相应知识的深度挖掘，同时在系统中可以实现较完善的知识储备库从而为用户可以提供更先进的导航，并更具计算机用户的日常网络使用和操作特点，给计算机用户制定其所需要的个性化服务，以实现了计算机网络的智能化、便捷化、个性化发展。

3 人工智能在计算机网络技术中的应用趋势

3.1 人工神经网络发展趋势分析

人工智能是具有很大挑战特点的科学技术，从事该项技术工作的各环节工作人员不仅需要具备专业的计算机相关学科知识，还要具备心理学、语言学、生理学等多领域的知识。人工智能技术会随着人类社会的不断进步而不断发展，随着人们对于该技术要求的不断提升，为了更好地服务人类，其在未来的发展趋势中必将朝着更为科学和人性化方向发展。人工神经系统即是人工智能未来的发展趋势之一，其指的是丰富的处理单元，通过大量神经元的相互作用及联系使之成为一种神经网络。人工神经网络最主要的特点是具有更高的自学能力，可以实现自主解决多种多维非线性方面的问题，且在进行实际的解题过程和范围中可以突破传统的局限性，其不仅可以解决定量类型问题，对于定性类型的问题，人工神经网络同样可以实现有效解决。人工神经网络同时还具备和人类的大脑潜意识相仿的巨大信息储存容量，可以帮助各用户更好地解决各类问题，进而实现计算机互联网的有效管理，满足不同用户对各种信息数据的处理需求。

3.2 人工智能机器人具备学习功能

人工智能型机器人技术的开发和应用均是参照人类的大脑思维进行的，在人工智能的未来发展趋势中，实现机器人的自主学习将作为相关领域人员的研究方向。目前在我国科学技术水平支持下，人工智能具备了初级的学习功能，但是还无法与人类自身的学习能力相提并论，因此人工智能需要提升学习能力。人类的大脑神经系统要比人工智能技术中的结构复杂很多，人类可以进行感情、情绪的自由表达，而人工智能则只能通过脸部表情识别方式进行情绪的表现，使得人工智能有局限性。随着科技的进步，在未来的发展趋势中人工机器人的技术发展会越来越趋于人类大脑思维和方式。

3.3 人工智能识别功能领域的扩展

在我国目前的计算机行业中，电子设备已出现了多元化发展特点，计算机用户可选择的软件产品和种类也在日益增多，相关人员利用人类声音设计了不同的软件，还实现了人物图像及文字等的识别功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未来的发展趋势中人工智能会更加趋向于全面识别功能的开发和研究。

4 结束语

随着我国社会的发展和科学技术的不断进步，人工智能在计算机的网络技术中应用的范围和领域会越来越广泛。本文主要分析人工智能应用在计算机网络技术中的优势及有效应用，同时对于人工智能的未来发展趋势进行探析。通过分析与研究可以看到，人工智能在计算机网络技术中的应用目前主要体现在网络安全管理、网络系统管理及网络评价方面的应用，对于计算机网络技术起到了极大的促进作用。保障了计算机用户的信息安全，提升了管理效率和质量，提供了较为个性化的服务。还可看到人工智能在未来的发展趋势中会朝着人工神经网络、人工智能机器人具备自主学习功能及智能识别功能等领域发展，人工智能技术会随着社会的发展不断为人类提供更为科学、高效、个性化的服务。

参考文献

[1]刘哲良.浅谈大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].数码世界，2021(1):260-261.

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关键词：人工智能 计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息, 2007.

[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).

[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).

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顾名思义，人工智能就是研究怎样利用机器模仿人脑进行推理、设计、思考和学习等思维方式和活动，帮助人们解决一些需要专家才能解决的问题，通俗一点说，就是借助计算机来执行人类的智能活动，最终实现利用各种自动化机器或是智能机器，模仿和完成人的智能活动，实现某些“机器思维”或是脑力自动化。但从学术的角度说，人工智能包含的范围非常广，与人工智能相联系的不下几十门学科，所涉及的理论领域和应用的领域几乎涉及人类的所有活动，人类任何工作离不开智能，因此，任何领域都是人工智能的潜在应用领域。例如，应用人工智能的方法和技术，设计和研制各种计算机的“机器专家”系统，可以模仿各行各业的专家去从事医疗诊断、质谱分析、矿床探查、数学证明、家务管理、运筹决策等脑力劳动工作，以完成某些需要人的智能、运用专门知识和经验技巧的任务等等。在信息社会的构建中，网络的应用正在深远的影响着人们的工作和生活方式，计算机网络技术的发展正处在日新月异、交融更替之际，信息安全的保证将成为公众的需求和时代的责任，在这个方面，人工智能技术是一种模仿高级智能的推理和运算技术，在很多实际的控制和管理问题上都显示出具有很强优势，如果能把人工智能科学中的一些算法与思想应用到计算机网络中，将会大大提高计算机网络的性能，不断提高信息的安全性。

2信息安全与人类生活的关系

信息安全包含的范围很广，大到国家军事机密，小到如何防范商业秘密和人身秘密。在目前的网络信息社会中，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，但是在我们的日常生活中，这种事情还是屡有发生。

2.1信息安全对人们生活的影响

（1）对信息服务的破坏。

一是信息的泄露，被某个未被授权的实体或者是个人获得用于不法目的，而且在这个过程中，可能导致信息被非法转让、删减或者是破坏，让原来信息拥有者的信息失去真正的意义；二是被拒绝服务，这是对信息或者是相关资源的合法访问被无条件阻止。

（2）非法使用对合法权的破坏。

这主要是某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。一是窃听。用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。二是假冒。通过欺骗通信系统（或用户）达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。黑客大多是采用假冒攻击。攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如，攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫侵入系统的内部破坏

2.2信息安全受到威胁的分类

（1）授权侵犯

被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。在某个系统或某个部件中设置的“机关”，使得在特定的数据输入时，允许违反安全策略。

（2）木马攻击。

软件中含有一个觉察不出的有害的程序段，当它被执行时，会破坏用户的安全。这种应用程序称为特洛伊木马(TrojanHorse)。计算机病毒：一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序。

(3)人为原因。

一个授权的人为了某种利益，或由于粗心，将信息泄露给一个非授权的人。信息被从废弃的磁碟或打印过的存储介质中获得。侵入者绕过物理控制而获得对系统的访问。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盗。业务欺骗：某一伪系统或系统部件欺骗合法的用户或系统自愿地放弃敏感信息等等

3人工智能对信息安全的影响和未来发展趋势

随着人工智能的不断发展和应用方法的不断成熟，人工智能在信息安全保障的服务能力将更加强大，人工智能也将处于计算机网络发展的前沿，与计算机发展的轨迹同行。笔者仅就人工智能在信息安全的具体领域“数字水印”的研究展开论述，分析未来人工智能与信息安全的密切关系。

3.1数字水印的定义

数字水印技术的基本思想源于古代的密写术。古希腊的斯巴达人曾将军事情报刻在普通的木板上，用石蜡填平，收信的一方只要用火烤热木板，融化石蜡后，就可以看到密信。使用最广泛的密写方法恐怕要算化学密写了，牛奶、白矾、果汁等都曾充当过密写药水的角色。可以说，人类早期使用的保密通信手段大多数属于密写而不是密码。然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科，究其原因，主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。

数字水印（DigitalWatermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取，因为当前的性信息安全技术都是以密码学为基础，计算机处理能力提高后，这种密保措施已经越来越不安全，因此数字水印就是人工智能跨速发展的结果，数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，这对于信息安全有着超强的保护能力。

3.2数字水印的特征

（1）隐蔽性：

在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。

（2）超强安全性：

水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。

（3）不可丢失性：

是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。

3.3发展前景

（1）实现数字化作品产权信息保护。

计算机网络的发达，让数字作品（如电脑美术、扫描图像、数字音乐、视频、三维动画）的版权保护成为当前的热点问题。但是数字作品的拷贝、修改非常容易，而且可以做到与原作完全相同，“数字水印”利用数据隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。

（2）商务票据信息安全保护。

随着高质量图像输入输出设备的发展，特别是精度超过1200dpi的彩色喷墨、激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票以及其他票据的伪造变得更加容易。网络安全技术成熟以后，各种电子票据也还需要一些非密码的认证方式。数字水印技术可以为各种票据提供不可见的认证标志，从而大大增加了伪造的难度。

（3）重要声像数据信息安全保护。

数据的标识信息往往比数据本身更具有保密价值，如遥感图像的拍摄日期、经/纬度等。没有标识信息的数据有时甚至无法使用，但直接将这些重要信息标记在原始文件上又很危险。数字水印技术提供了一种隐藏标识的方法，标识信息在原始文件上是看不到的，只有通过特殊的阅读程序才可以读取。这种方法已经被国外一些公开的遥感图像数据库所采用。

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关键词：大数据 人工智能 技术

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（a）-0001-02

随着计算机技术被应用于社会生产、日常生活的方方面面，其重要作用日益体现出来，不可或缺。计算机从20世纪被发明，经历了各种改革、调整与进步，到今天，计算机技术已经开始融入到人工智能的领域，开始代替人类本身做一些危险性、精密性高的工作。但是人工智能领域的发展并不仅仅是依靠计算机技术的进步，还有互联网时代产生的大数据通过对各种程序化的技术的核算、设计以及发明所推动的人工智能的发展。技术的发展一直在不断促进人工智能的发展，因为起初所有智能化都是在技术中发现和实现的。到当代，这种动力开始被大数据所替代，大数据开始挖掘技术推动人工智能继续发展的潜力。

1 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的机制

1.1 技术推动人工智能发展

如前所说，在最初几乎所有的人工智能都是在生产的技术中发现、实现和发展的。劳动人民的智慧是无穷的，劳动人民创造的技术更是无尽的。从人类进化史中就可以看出，人类在工业革命后，从最初的利用蒸汽推动机车和及其的运转，到后来利用燃料，通过内燃机来推动机器运转，再到发明电机，再到现在通过电力实现了各种各样人类凭借肉体无法完成的事情，比如在地质勘探、深海探测等方面。人类对于技术的不断完善，推动着人工智能的不断进步和发展。

1.2 大数据通过技术推动人工智能发展的机理

大数据指的是对于一定范围内或者行业中，某一特定主体的某一方面或者多方面的特性、数量、属性、问题、偏好、趋势等内容的了解，基于众多信息条目下的数据处理，最终可以从多方面系统化地了解某一事物。而人工智能指的是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

根据人工智能的定义，我们可以看出，人工智能本身说到底是一门技术科学。在技术发展已经脱离以往的直接生产经验，单是凭借大数据就可以进行推陈出新的今天，人工智能的发展动力已经在无形中被置换。大数据通过收集、分析技术参数，利用计算机系统对技术进行智能化改革，将人类从技术操作中剔除，完成人类本身完成不了的工作。

2 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的现状

大数据对于人工智能的发展，是通过技术的革新来实现的，但是这种技术的作用与实际的生产之间日渐存在张力，换句话说，大数据所促进的技术进步与革新，不但没有被限制在传统生产领域中，还在一定程度上超越了所有生产的阈值，更像是一种未来计划。

美国的开源汽车制造商Local Motors曾推出过一款无人驾驶公交车Olli，车身采用3D打印技术制造，只需10 h就能打印出恚1 h内就可以组装完毕。这辆车没有司机，也没有方向盘，全靠内置的超级计算机来发送指令，通过传感器收集数据，再利用超级计算机进行实时路况分析。我们可以看到，无人汽车在实用性方面目前微乎其微，但是在未来，将彻底地改变人类出行方式，这就是当今大数据挖掘技术推动人工智能发展的路径。

当然，在生产领域，利用大数据挖掘技术推动人工智能发展的成果更是显著，Agrobot是一家在加州开设的西班牙公司，他们制造的商业机器人可以采摘草莓。在采摘过程中这种机器人只能识别足够成熟的水果，机器本身是技术的极大进步，在识别成熟的草莓方面大数据起到了巨大作用。在智力领域中，随着“阿尔法狗”这款围棋人工智能程序在与人类对战中爆发出优势，人工智能引起了全世界的广泛关注。而“阿尔法狗”之所以能战胜人类，与其积累的大数据分不开。

总之，大数据通过挖掘技术的发展来促进人工智能的继续发展，不仅是在科学实验领域，也在我们日常的生产生活之中。

3 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的方式

3.1 传统技术领域中大数据推动的人工智能技术转变

在传统产业中，依靠人工以及简单的机械来进行工作的领域也已经逐渐被大数据推动的人工智能技术所改变。具体而言，就是大数据渗透进产业的每一个角落中，分析传统产业中耗时耗力的缺点，统筹整个产业或者地区性传统产业的资源分配，协调各方的利益关系，最终以渐进的方式形成产业转变。在我国，逐渐淘汰高耗能、低产出、重污染的企业，向着高兴技术产业发展，就是利用大数据分析这些产业给地区或者行业带来的利弊，最终决定如何转变。

3.2 大数据创造人工智能技术的最前沿

这是个数据时代，人们的一举一动都被数据所记录，技术也一样。技术的所有参数都被编制进大数据的网络中，它开始“开疆拓土”，创造以往不存在的人工智能领域。在现代医学领域、现代化农业领域、现代航空领域以及现代军事领域等多个领域中，大数据指导下的技术性人工智能逐渐占据了科技的最前沿，成了社会性技术发展领域的风向标和指明灯。

4 结语

大数据通过置换传统生产技术、理念来实现技术的不断进步，随着技术的不断更新，将人类从危险、枯燥的工作中释放出来，代替了人类引以为傲的智能，将社会生产、日常生活推向了一个更方便、更科学的时代，它开启了人工智能的新时代。

参考文献

[1] 邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）：11-13.

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【关键词】未来；信息安全；趋势

随着信息技术应用与生产生活的日益融合，以其开放性、创新性、信息的交互性和数据的共享性应用到各个领域，促进了社会的发展。因此也受到来自互联网上的黑客、竞争对手等攻击的安全威胁。传统的防火墙、IDS、IPS因限于网络边界的安全防护，能力受到局限，攻击者多采用如APT、利用社交网络漏洞，使传统的安全手段难以检测、防护。同时，云计算及虚拟化、物联网网等新技术的快速发展，为用户提供了更为灵活、开放的体系应用及服务，同时也为信息安全管理和防护提出了新要求。未来对用户的信息安全，不仅拘囿于单纯的安全软硬件实体，而是一种安全实体、安全的服务和防护策略的整体实施。

一、未来信息安全的相关角色

在探讨信息安全发展趋势中，依据应用及管理角度的不同，分为用户、管理机构、攻击者和系统供应商和安全厂商的相关角色。用户：IT系统的最终使用者；系统供应商：为用户提供应用系统和技术服务的供应商；管理机构：对信息系统的安全应用负有管理职责的行业主管部门；攻击者：对用户需求的服务、数据进行攻击破坏的个人、组织或集体；安全厂商：为用户提供安全服务包括安全产品和安全咨询的厂商，帮助用户抵御非法攻击和破坏。基于信息安全相关角色，通过相关角色技术能力和服务模式的发展，结合IT技术创新应用、攻防技术的发展及管理部门的要求等可能影响安全防护能力的因素，分析所面临的安全挑战，提出应对技术策略。信息安全技术是基于网络和系统应用的安全技术，是未来信息安全的发展方向，未来安全技术发展的趋势将是系统安全、智能化安全、物联网安全、云安全及虚拟化和数据安全。

二、未来安全技术发展趋势

（一）系统安全。系统安全是从系统供应商机角色予以实施的防护措施。操作系统、各种网络服务及应用程序经过开发商的测试人员和公测后，并不能保证系统的安全措施到位，各种漏洞公告已证实了的软件是有可能存在安全漏洞的，系统供应商将产品推向市场前应做好全方位的安全考虑，系统安全测试的方法论将成为学术界的一个重要研究课题。

（二）智能化安全。指智能信息处理及人工智能技术在信息安全领域的应用。目前网络安全产品虽已采用了一些智能信息处理技术，但多限于一些基于规则或策略的相关处理，安全产品的分散部署、独立管理的现状使各种信息难以得到共享和综合应用，缺少足够规模的高质量安全数据是当前网络安全领域走向更进一步智能化的一个瓶颈。

安全设备的互联整合、安全智能管理，为安全智能提供了更大的发展空间，开放的安全应用平台可以汇聚来自互联的各种安全设备的数据、检测信息以及其他方式获得的安全威胁信息等，从而解决安全分析数据不足的问题。而对大规模安全数据的管理、入侵行为模式分析、全局域网安全态势评估、安全信息评估、威胁情报分析以及各种自动化配置管理工具开发等安全运营相关的核心工作，都将离不开智能信息处理技术及人工智能技术的支持。

（三）物联网安全。物联网是一种虚拟网络与现实世界实时交互的新型系统，其特点是无处不在的数据感知、以无线为主的信息传输、智能化的信息处理。物联网技术的推广和运用，一方面将显著提高经济和社会运行效率，但由于物联网在许多场合都需无线传输，信号很容易被窃取，也更容易扰，这将直接影响到物联网体系的安全。物联网规模很大，与人类社会的联系十分紧密，一旦受到攻击，将导致用户或社会的混乱，影响巨大；另一方面物联网对信息安全和隐私保护问题提出了严峻的挑战，在未来的物联网中，每个人拥有的每件物品都将随时随地连接到网络上，随时随地被感知。如何确保信息的安全性和隐私性，防止个人信息、业务信息和财产丢失或被他人盗用，物联网安全技术是未来信息安全发展的一个重点。

（四）云安全及虚拟化。云安全是继云计算和云存储后出现的云技术的重要应用。其融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序等最新信息，传送到Server端进行自动分析和处理，再把的解决方案分发到每一个客户端。云安全注重的是云计算和存储服务带来的安全问题与虚拟化技术提供的安全服务，涉及云计算、存储等方面的安全技术。云及虚拟化安全涉及云计算、存储及虚拟技术的安全功能及虚拟部署。

（五）数据安全。数据安全主要关注数据在生成、存储、传输、处理及销毁的整个数据生命周期地机密性、完整性及可用性，是信息安全防护体系中最为关键的基础防护措施。重要信息系统敏感数据的安全保护、互联网上个人隐私信息的防泄漏、舆情分析、内容过滤等都是当前数据安全技术研究的重点。

三、安全的发展趋势

基于信息安全防护技术的分析，未来信息安全发展趋势为：

（一）可信化。硬件平台上引入安全芯片，小型的计算平台变为“可信”的平台。充实和完善如基于TCP的访问控制、基于TCP的安全操作系统、基于TCP的安全中间件、基于TCP的安全应用等技术。

（二） 标准化。信息安全将步入规范化管理，安全技术要接入国际规范，走向应用。信息安全标准研究与制定如密码算法类标准、安全认证与授权类标准（PKI、PMI、生物认证）、安全评估类标准、系统与网络类安全标准、安全管理类标准，需要有一个统一的国际标准予以规范管理。

（三）融合化。从单一的信息安全技术与产品，向多种安全技术与服务融合的发展。安全产品硬件化/芯片化发展的技术趋势，为提升安全度与更高运算速率，开展灵活的安全实体技术，实现安全硬件实体与安全技术服务策略的融合。

四、结束语

综上分析，系统安全、智能化安全、物联网、云及虚拟化和数据安全是未来信息安全技术研究的趋势。而信息的可信化、网络化、标准化和安全实体服务融合将是未来信息安全的发展趋势，为实现信息安全，应合力建立健康的安全环境，加强关键信息基础设施的安全管理，提升系统安全性，加强安全经验积累，开展深入的安全探索，建立网络与信息安全的整体防御策略。为用户的安全提供可靠的保障。

参考文献：

[1]信息安全与保密.黄月江.2008.7.国防工业

[2]物联网在中国.雷吉成.2012.6.电子工业出版社

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什么是工业4.0？

“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”（两化融合），这三者本质内容是一致的，都指向一个核心――智能制造。

工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。

德国所谓的工业四代（Industry4.0）是指利用物联信息系统（Cyber―PhysicalSystem简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。

2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，可以说，工业4.0是整个中国时代性的革命。

工业4.0有哪些特点？

互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。

数据：工业4.0的核心就是数据。企业数据分析就像汽车的后视镜，开车没有后视镜就没有安全感，但更重要的是车的前挡风玻璃――对实时数据的精准分析。

集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成。集成是德国工业4.0的关键词，也是长期以来中国推动两化融合的关键词。

创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。

转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。

工业4.0有哪些技术支柱？

工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。

哪类公司最有前景？

结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：

第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是一出生就是智能工厂。

第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司。

第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统。

除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。

这是一次巨大的产业革命，错过了工业4.0也就错过了这个时代！谁最终赢得第四次工业革命主导权？第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。

中国为什么选择德国标准？

第一，中国政府认为，德国路径比美国路径更容易实现;第二，美国的工业空心化严重。IT公司出现工业4.0挑战大，缺少基础设施的落地，德国工业技术雄厚，是生产制造基地，生产设备供应商加IT业务解决方案提供商。在第四次工业革命的战略选择上，中国政府的策略是，紧盯新一轮产业发展的潮流，选择工业4.0，推出中国版的中国制造2025，寻找机会弯道超车，后发先制。

工业4.0是一个全新的时代，一期刚刚开始，预计要30到50年的时间发展引进，按照国家工信部部长所说：德国是从工业3.0串联到工业4.0，中国是2.0、3.0一起并联到4.0。

工信部和中国工程院把中国版的工业4.0的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。智能制造、智能工厂是工业4.0的两大目标。

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打造汽车互联生态系统（Automotive Connectivity Ecosystem）的必要性

首先，为何需要打造车辆的互联生态体系呢？随着互联车辆及移动出行服务的兴起，生态系统已进一步拓展，将技术、服务、基础设施提供方及智能城市等各方囊括其中。

在数字化时代，全球互联程度不断提升，使 人与人之间的联系更为紧密，汽车行业也经历着相同的转变。各大车企正与技术及服务提供方构建战略合作，旨在使车辆成为一款互联系统。

在不远的将来，互联性将不再仅限于车辆与云端的网络连接，车间通信（V2V）及车辆与基础设施通信（V2I）的运用将得到进一步加强。

随着车载软件及数据量的持续增长，业内正在研发创新型软件及数据管理方案。为帮助车企规避沉重的财务负担，避免为车主带来不必要的麻烦，业内采取空中下载（OTA）服务实现软件升级包在车辆与云端间的传输，无需将车辆驶入经销商处由其代为执行软件升级过程。

这意味着，随着OTA技术的面世，车辆将在其使用过程中，持续升级最新版的车载软件，从而获得新功能，这其中就包括：愈发关键的安全模块升级。除车载软件升级及数据管理方面的技术变革外，OTA技术还将成为完全自动驾驶车辆的基础（技术）。

随着方向盘的消失，车辆架构及设计将发生重大转变，各车企还采用了其它的技术研发成果，如：引入人工智能（AI）、新交通模式。此外，还对用户体验进行了强化。

汽车互联生态系统的构建模块（Building Blocks）

汽车互联生态系统由互联车辆所采集的数据来驱动，并基于这类数据执行相关操作。波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）对互联车辆的互联生态体系作了如下定义：

汽车互联生态系统大体可被归为两个大类：1、数据源（Data Sources）；2、服务与平台。

数据源：收据是由车辆（含：车辆的精准定位、车辆的健康状况及气候条件）及外部基础设施（含：交通状况、道路状况、天气条件等）所提供。这类数据源将被连接到“服务与平台”，这需要通4G等蜂窝式网络的技术支持，未来或将采用5G通信网络来实现。

服务与平台：该组件的核心在于互联平台（Connectivity Platform），由应用层和数据层构成，所有源自于数据源的数据都将积贮（accumulated）到数据层。凭借尖端的运算技术，只有必需的数据才会被传输到该层级中。

应用层将被用作第三方接口（interface），车企本身将利用这类数据创建增至服务与应用。在许多用例中，还用到了人工智能及区块链等其他先进技术。数据层的管控及维护由车企的后台系统负责，有时则会外包给第三方机构。

车企应如何参与构建汽车互联生态系统？

此前，车企只关注车辆本身，即：车辆设计、周边设备与传感器、控制单元及用户界面。随着互联需求的不断提升，车企需要将更多的注意力放在消费者身上，为车辆提供多项功能，提升操控效率并提供更好的用户体验，从而击败竞争对手。

车企务必要管控好车辆到平台、平台到某个应用的数据流，这就需要有可靠的通信系统，确保数据传输时的网络安全性（数据隐私安全）。为此，车企需要适用的基础设施的辅助，包括：可为其新服务及应用提供支持的云端平台。

对汽车行业而言，互联性可创造新的收入机会，然而，“如何高效地执行”是一项具有挑战性的复杂任务，需要深度解读用户的需求并乐于以新伙伴方采取新方式开展相关合作。

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关键词：深度学习；网络安全；网络数据；计算机

随着信息化社会的进步，互联网与人们的生活紧密相关，人们可以通过互联网进行购物、社交、学习，为人们的生活带来便利的同时，也促进了社会经济的发展。然而，信息安全问题日益突出，存在数据外泄的风险[1]。网络病毒、数据泄露等问题一直在威胁着人们的信息安全，不仅会影响个人的信息安全，还会威胁国家网络信息安全，因此必须从多方面对互联网信息安全进行防护[2]。在计算机网络安全管理中，需要实时检测网络平台数据的安全状态。深度学习是一种通过模拟人脑对视觉和听觉的反应对图片和音频进行分析的一种模型[3]。基于此，本文构建基于深度学习的网络安全管理模型，利用深度学习模型对网络数据中的不安全因素进行分析。

1网络安全管理模型设计

1.1构建网络平台防护框架

计算机病毒是危害互联网信息安全的重要因素之一，一般隐藏在执行程序、数据和文件中，不容易被人们发现。感染计算机病毒的电脑存在泄露个人信息的风险，而个人信息泄漏也会使其他的信息安全遭到一定程度的威胁，影响了我国的互联网安全。在大数据背景下，针对不同的情况应采用不同等级的防御系统[4]。本文以系统安全性评价为基础，构建网络平台防护框架，如图1所示[5]。网络平台防护框架包括用户信息采集模块、用户信息认证模块、防火墙模块、常用存储模块、备用存储模块、报警模块、数据监控模块、网络数据库模块、中央处理器模块、信息安全监测模块、信息安全分析模块和信息安全处理模块。

1.2网络信息安全检测

黑客攻击手段分为非破坏性攻击和破坏性攻击两类，非破坏性攻击是利用拒绝服务等手段来影响操作系统的正常工作，破坏性攻击则是指通过非法方式进入其他计算机，以窃取重要的操作系统保密信息，从而攻击系统的重要数据[5]。在黑客进行攻击时，最常用的手段就是利用域名随机算法随机生成恶意域名。虽然国内已经开发出相对完善的查杀系统和网络监测体系，但是随着人工智能技术的发展，恶意域名的识别也更加困难[6-8]。因此，需要建立新的域名检测方式，加强对恶意域名的识别，保障网络环境安全。

1.3基于深度学习的恶意域名检测模型

基于深度学习的恶意域名检测模型拥有多层认知机制，可通过训练实现对不同网络数据的识别[9-11]。深度学习基础模型大致包括卷积计算神经网络模型、深度信任网络模型及堆栈式自编码网络模型。在应用模型的过程中，可利用卷积神经网络数据识别的优点，对网络系统中存在的数据风险进行准确分析。卷积神经网络通过卷积层、池化层、全连接层来模拟人视觉神经网络，卷积层能够保留数据特征，并经过池化层进行降维和分析，通过全连接层输出最终结果。该模型的兼容性较强，可先进行预处理后再识别域名数据，能够节省计算时间。卷积神经网络可以实现对数据的识别，并通过模型中的多层神经网来模拟人脑对数据的处理方式。由于基于深度学习的恶意域名检测模型具有较强的自主学习能力，因此能够有效执行异常数据识别等操作，有效实现对恶意域名的检测。基于深度学习的恶意域名检测模型的检测过程如图2所示。输入域名后对域名进行预处理，排除数据中的重复域名和大数据中已有的非法域名，并对正常域名和非法域名进行标记[12]。进入嵌入阶段，将域名中的字符通过特定方式映射为多维向量，然后对向量进行训练[13]。检测域名中是否包含特殊字符，识别特殊字符的恶意程度，因为域名长度不长且没有完整的语法结构，所以利用卷积算法进行计算[14-15]。将数据输入卷积层提取信息后，输送至折叠层构建矩阵，最后进入全连接层进行训练，输出结果。

2实验对比分析

为证实网络安全管理模型的实用性能，采用对比实验的方式进行验证，分别采用本文设计的基于深度学习的网络安全管理模型与传统模型对实验数据进行安全监测。

2.1实验准备

在选取数据时，筛选当天产生的恶意域名，选取可信度高的30万条域名作为实验数据，再选取30万条正常域名将两者混合进行实验，另外再选取6万条恶意域名和6万条正常域名作为测试数据，实验数据划分情况如表1所示。将实验数据分批次进行训练，实验环境配置表如表2所示。

2.2实验数据和分析

在实验过程中，将数据分为5组分别进行实验，得到的实验数据如表3所示。从表3可以看出，基于深度学习的检测模型在检测过程中能够正确识别的数量明显多于传统模型，便于对数据进行进一步处理。

3结语

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第四次工业革命(又被称为工业4.0)几乎涵盖了万物，从联网雇员、联网供应链与物流再到联网机器，涉及可穿戴科技、机器-机器通信、“物联网”以及人工智能等。

第四次工业革命起源自德国，那里很多最新的联网制造技术正被各行业的领先企业开发应用，比如德国最大工业企业之一Bosch。此外，德国蓬勃发展的中小企业也正积极加入其中。

德国联邦外贸与投资署(Germany Trade and Invest)去年在报告中称，简单地说，所谓的“工业4.0”意味着工业生产机器不再简单地“生产”产品，而是产品与机器互相沟通，并告知后者具体要怎样做。

数据是“工业4.0”发展的核心，它们来自机器上的传感器网络，甚至就连工作人员都正处于被开发中，以便确保制造过程更高效，反应更迅速。“工业4.0”是汉诺威工业博览会(HANNOVER MESSE)上的一大主题，而汉诺威工业博览会是世界上最大的国际工业盛会。下面让我们看看现今德国的“工业4.0”项目，以及它们涉及的法律和监管问题。

1.智能手套

“联网员工”可穿戴技术的最佳例证就是ProGlove，这是慕尼黑一家公司研发的智能手套。据其开发者称，ProGlove使用了射频识别技术(RFID)、近场扫描技术、运动追踪技术以及可以记录周围环境和其他关键信息的传感器等。

这种产品可以追踪和记录工人违反预先设定基准的活动。运动追踪可避免错误，包括未按正确顺序进行操作或跳过了相关步骤等。这种手套也可以用于自动免提扫描商品，帮助工作人员寻找合适的工具和零部件。智能手套技术令人感到兴奋，你可以看到它帮助提高质量控制，令生产过程更加高效和安全。

可是，它也涉及到许多法律问题，需要引入这种技术的公司仔细斟酌。因为这种技术监控工作人员的动作和活动，工作人员需要考虑个人隐私权问题。为了遵守数据保护法律，企业可能需要提前让员工了解自己的活动受到监控。他们还需要确保被记录下的数据只保存一定时间长度，同时确保这些信息被安全地储存，数据访问也要受到控制。

追踪工作人员也涉及违反就业法问题。比如，使用追踪技术的企业不应该仅仅依赖于追踪设备记录的数据，来衡量工作人员的表现或对其进行纪律处分。

2.无人机

在制造业和其他行业中，无人机正日益成为受人欢迎的智能化物流工具。在位于德国科隆和莱比锡之间的小城卡塞尔，Airbotix公司已经开发出智能“无人直升机”，它可以执行对工业区进行空中侦察、检查风力涡轮机以及电线的任务。在制造业中，无人机也可被用于在不同工厂间运送零部件。

有关无人机最常见的报道就是亚马逊等零售巨头，欲利用无人机为客户递送货品等。亚马逊的“飞行机器人”可以“直接被集成到我们的客户工作流程中”，帮助企业更轻松、高效地执行相关任务。与将工程师送到100多米高的风力涡轮机上进行检查相比，利用无人机执行同样任务无疑更快、更安全以及更廉价。

可是，正如亚马逊已经发现的那样，在使用无人机时，需要遵守严格的空中交通管制规则，还有其他责任风险需要仔细考虑。如果无人机引发交通事故，使用无人机的企业需要承担赔偿责任吗？在意外事故中致人员死亡或重伤时，他们需要承担刑事责任吗？

在安装了监控摄像头后，使用无人机可能也会违反数据保护法。这意味着，无人机使用者必须找到适当的方法，通知目标对象他们的照片被抓拍，并向其解释记录的目的。

3.机器人

制造业越来越依赖技术驱动，这从机器人的使用和需求增加即可窥一斑。在德国，政府正帮助资助这一领域的诸多研究项目。

其中，ReApp项目旨在通过开发简单的“即插即用”功能，降低机器人在生产过程中的成本。为此，研究人员正寻求“定义标准化接口”，为不同的制造商建立机器人系统的硬件和软件银行。

另外，InSA项目则在寻求如何让机器人在工厂与人类安全地共同工作。研究人员希望制定新的技术标准，以便让机器人既能与人类亲密互动，又不会危及人类安全或阻碍生产过程。

随着机器人和自动制造系统的发展，将迫使制造商仔细思考其对人类安全的影响，以及潜在责任的界定，比如工人受伤、产品有缺陷或产品使用存在潜在危险等。此外，因自动系统的即插即用零部件出现问题导致的损失赔偿责任问题也会出现，而寻找具体故障源几乎不可能。

过度依赖电信网络也可能出现问题，比如这些网络突然中断。德国政府资助的研究CoCoS，旨在开发一种智能生产线，参与生产过程的每部机器都有独立的网络和另外的中枢系统。这个计划的目的是在供应链中整合生产系统，允许决策者更轻松地调整生产周期，以便重新配置生产。

4.定制生产

制造业的连通性也能令产品根据个人或本地要求进行调整。这方面一个突出的例子就是可口可乐的个性化品牌瓶广告，它允许客户订购可乐罐或可乐瓶，上面刻上自己或他们朋友的名字，以及简短的缩写信息。这场运动帮助可口可乐从销售低迷的困境中解脱出来。

在德国饮料市场，很多公司都提供类似的个性化服务。客户被鼓励为饮料瓶提供个性化设计。制造商们会生产饮料瓶或定制的标准瓶子，然后用客户选择的饮料装满。

但定制也会产生很多问题，包括制造商是否可宣称拥有定制产品的设计权，客户还是个性化瓶子的制造商拥有瓶子的所有权。企业也必须考虑到，定制产品或销售定制产品是否存在限制。还是以可乐瓶为例，这些定制的瓶子可能被其他产品使用，也可能被其他公司出售。

文化改变

除了上诉例子，联网制造也存在类似问题。举例来说，在知识产权、所有权以及授权问题上，企业需要与供应商签署合同做出明确说明。对于未经授权访问私人数据、商业机密以及其他绝密信息方面，网络安全同样非常重要。