人工智能环境下高校网络安全风险与

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摘要：为了解决高校网络安全问题，文章首先介绍了人工智能环境下高校面临的网络安全风险，以及网络安全中存在的一些问题，提出建立网络安全防范意识，采取多元化网络病毒应对策略，构建网络安全防范体系的三项防范建议。最后以某大学为例，提出了层次模型的对策。经过分析可以看出，该模型对于应对高校网络安全风险是可行的，希望能为工作人员防范高校网络安全风险提供参考。

关键词：人工智能、高校、网络安全、防火墙技术

信息时代，高校开始注重人工智能（AI）建设，如应用人工智能技术、大数据技术推动教育行业变革。但人工智能环境下高校网络建设也存在一系列安全问题，对高校教育教学工作产生影响。为此，广大工作人员应关注AI环境下高校的网络安全问题，采取有效的技术手段和策略应对网络安全风险，营造安全的校园环境，营造健康的成长环境。的大学生。因此，本文在人工智能环境背景下，探讨高校网络安全信息化建设的有效措施，以有效提升网络安全防范能力。

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基于AI环境的高校网络安全问题分析

1.1 高校网络安全防护意识不强

随着高校信息化建设的不断深入，网络攻击将带来严重的安全威胁。然而，一些高校网络安全防范意识不强，网络安全培训不足，对网络威胁和安全风险认识不足，使得在制定网络安全防范策略时极易受到非法攻击[1]。

1.2 系统存在安全漏洞

(1)黑客攻击。在AI环境下，人工智能开始应用于高校教学、科研、管理等领域，使得高校内部操作系统和软件变得更加复杂，黑客更容易发现系统中的安全漏洞并进行攻击。非法收集敏感信息。此外，大学本质上是机构，集中了大量的研究数据和知识产权。这一特点也决定了大学是网络黑客的重要目标。如果系统漏洞不及时修补，将不可避免地面临攻击。

(2)计算机病毒、木马。大学在AI环境下快速发展，教育教学、管理效率显着提升。但这也给黑客传播病毒、木马病毒、向系统植入恶意软件创造了机会，导致高校计算机系统遭到破坏。如果系统被病毒或木马感染，就会被其控制，系统中的数据就会被窃取，不利于保护高校的教学和科研成果。

1.3 互联网垃圾邮件威胁用户隐私

AI环境中大量网络垃圾的形成阻碍了高校网络的高效运行，极大影响了用户的网络体验。一方面，网上垃圾会造成网络带宽和存储资源的浪费。另一方面，其中穿插的恶意链接和不良信息也会对高校用户的信息安全和个人隐私产生影响[2]。如果高校缺乏垃圾邮件过滤机制或者网络内容过滤机制，就会扩大网络垃圾邮件对高校网络安全的影响范围东莞大朗律师，这种影响甚至会影响价值观????的大学生。

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基于AI环境的高校网络安全防范策略

2.1 树立网络安全防范意识

人工智能、大数据等多种先进技术应用于高校网络建设。无论是管理者还是师生都必须树立网络安全防范意识。这方面的建议摘要如下。

（一）高校组织相关人员参加网络安全防范培训，讲解网络安全防范技术和基本操作技能，帮助相关人员准确识别网络威胁，并能够选择可行的技术应对网络攻击，灵活应用安全密码，防止恶意企图。软件[3]。此外，为防范AI环境下的网络安全风险，高校必须在校内定期组织宣传活动。借助官方网站、微信公众号或学校公告栏，大力宣传网络安全防范的意义，介绍常见的网络攻击类型。使学校所有用户树立网络安全意识。

（二）高校加大人工智能、大数据等技术应用深度。以这些为代表的先进技术在网络安全防范中发挥着重要作用。高校可以与计算机公司合作，在项目合作或知识共享方面发挥较大作用。数据、人工智能等技术的优势可以防范高校网络安全风险，补充网络安全风险防范方案。

2.2 采用多元化的网络病毒应对策略

对于高校防范AI环境下的网络风险，最直接有效的方法就是搭建网络防火墙或者运行入侵检测系统。其中，网络防火墙将对网络进行保护。如果未经授权的访问行为，或者检测到恶意软件入侵，将尽快从系统中阻止。

(1)智能网络病毒防范。高校引入的防火墙技术需要与人工智能环境下的现代信息技术相结合，通过智能入侵检测技术或防御来有效防范网络病毒。此外，用于预防网络病毒的防火墙技术还可以与人工智能算法相结合，通过大数据进行数据分析，对大学网络系统产生的网络流量进行实时监控，识别异常行为，预防可能的病毒攻击。 。 [4]。

(2)应用数据算法。为了防范人工智能环境下的网络病毒，高校必须收集病毒样本，选择相应的算法进行深度学习，从病毒样本中提取关键信息，更高效地检测病毒。

（三）采取切实可行的安全防范策略。为了保护人工智能环境下的网络安全大朗镇律师，大学需要有高可操作性的网络安全防护策略，例如限制外部访问、禁止未经授权的设备访问大学网络等。 AI技术的应用还可以赋予门禁系统智能化的特性，重点分析基于大学教师、学生、管理人员等用户行为产生的各种数据，并通过AI技术自动识别。如果发现可疑的网络访问行为，需要立即停止，防止病毒在高校传播。另外，高校技术人员定期对网络系统进行扫描，一方面起到安全检查的作用，另一方面扫描系统中的漏洞。如果存在漏洞，可以立即修复，以减少病毒攻击系统的可能性。

2.3 构建网络安全防范体系

高校必须有完善的网络安全预案体系，这是保障校园网络安全的有效措施，包括网络使用规范、数据安全防护、系统漏洞修复等，确保各项网络安全防范措施满足高校业务需求和网络安全的风险承受能力是一样的。尤其是在人工智能环境下，大学可以利用大数据技术防范网络安全风险，全面检查大学的网络系统、软件程序、数据，判断是否存在安全风险。如果发现安全风险，还可以评估其严重程度，以确定是否会在大学中使用。造成严重影响。技术人员获得风险评估结果后，据此制定安全防范措施，根据网络安全风险的严重程度确定优先级，对高风险进行优先排序，提高校内现有安全资源的利用率。

对于高校防范AI环境下的网络安全风险，安全事件响应和处理机制非常重要。具体涉及网络安全事件报告、报告内容分析、安全风险修复等。技术人员可以利用人工智能技术对安全事件进行监测和分析，在预警的同时发现网络安全风险，并快速响应[5]。

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基于AI环境的高校网络安全防范案例分析

为了更好地应对AI环境对网络安全的影响，某高校加大了网络安全态势评估和预测的力度。学校技术人员根据节点危险等级构建测量模型，了解学校所有设备和系统的网络安全状况。他们基于加权DS证据理论，分析网络安全态势评估模型，以了解整体网络安全态势。在此基础上，采用相应的网络安全防范技术和OPNET仿真软件，实现高校网络安全态势评估和风险防范。

3.1 仿真建模

此次，我们为高校构建了网络安全仿真模型，并应用了.5系统。在系统建模过程中，开发了相应的评估和预测模块，包括节点重要性权重分配模型、权重DS证据理论网络安全态势评估模型等。通过模型的仿真测试，网络安全的仿真结果获得了大学的情况。参考网络安全模型的成功经验，本次构建的仿真模型由4个子网组成，其中3个子网设备为主机，其余1个子网设备为服务器。每个子网内部都应用辅助交换机。选型系列由设备负责。连接，以及子网之间的连接应用系列。该模型的链路方面使用以太网双绞线。各子网节点数量及功能如表1所示。

表1 子网节点数及功能信息表

根据表1，可以构建仿真拓扑结构和评价预测模型。结合高校网络安全防范情况，本次构建的模型较为复杂，具体体现在结构、行为、信息三点。然后，根据仿真和建模的阶段，将模型分为不同类型，包括功能模型、对象模型和程序模型。建模的各个阶段的组织如图 1 所示。

图1 网络安全态势评估与预测模拟阶段图

该建模包括节点危险度量模型、加权DS证据理论模型、最小二乘支持向量机模型等，具体建模要点总结如下：

节点风险度量模型：技术人员选择基础模型，引入风险检测模型，添加风险度量模块。原来的应用层负责提供交互协议，以发现大学网络可能发生的攻击或安全风险。

加权DS证据理论模型：在加权DS证据理论的基础上建模。该模型具有权值融合的性能。它与权值融合模型相结合，在基础模型中调整了应用协议，同时赋予了权值融合功能。 。修改后，应用层协议可以作为服务器，权重分布模型可以传输归一化结论的相关数据。在此基础上，可以基于大学网络进行安全态势评估，获取网络安全态势评估结果，并存储在本地。

最小二乘支持向量机模型：基于最小二乘支持向量机建模可以准确预测高校的网络情况。在此基础上，与态势预测模块相结合，调整应用层协议内容，以满足高校网络的需求。安全形势预测需求。应用层调整后即可作为预测中心。态势融合模型对高校网络安全态势进行评估。评估结果传输到预测中心并作为历史记录存储。然后，通过预测模型对历史记录进行学习、预测和训练，预测高校未来的网络安全状况。

参考

1 高以升.基于人工智能技术的计算机网络安全防护系统设计[J].网络安全与信息化，2024（04）：127-128。

2 茹素艳.网络社会安全视角下人工智能活动特征、风险与公共政策选择[J].广州社会主义学院学报，2024（01）：110-116。

3龙军，王天宇。人工智能深度伪造技术的法律风险防控[J].行政管理改革，2024（03）：69-79。

4 鲍家勤.生成人工智能视角下虚假信息的法律风险与规制[J].中国价格监管与反垄断，2024（03）：90-93。

5 桂志刚，吴海西，李瑞琪。基于“人工智能+区块链”的科技期刊建设[J].韶关学院学报, 2024, 45(03): 81-86.

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