摘要：AI神经网络凭借强非线性表达能力与高维数据建模优势,在网络威胁检测中展现出卓越性能。本文集成机器学习、深度模型与辅助分析技术,构建端到端自动识别流程,并结合真实攻防演练验证模型效果。实验结果表明,基于AI神经网络的XDR系统在响应时效与威胁识别准确性方面提升超过90%,成功识别未知漏洞攻击路径,体现出其在高动态网络环境中的实际应用价值。

　　关键词：人工智能；神经网络；威胁检测；异常流量识别；XDR系统

　　0引言

　　随着人工智能技术的迅猛发展,网络安全面临前所未有的挑战。在此背景下,AI神经网络因其强大的非线性建模能力和自适应学习机制,成为构建新一代网络安全防御体系的关键技术。深度学习模型能够在海量网络流量数据中识别出微小但高度相关的威胁特征,尤其适用于检测零日攻击、多态恶意代码与高级持续性威胁（APT）等难以通过规则匹配发现的攻击类型。

　　1 AI关键技术要素

　　1.1机器学习在异常流量识别中的应用

　　机器学习技术是构建智能威胁检测机制的基础方法之一,其核心在于通过数据驱动的方式建立识别模型,对网络流量中的异常行为进行自动判别[1]。在实际应用中,异常检测任务常采用二分类模型,将网络流量样本分为“正常”与“异常”两类。这一过程依赖于判别函数的构建,如式（1）所示：

　　式中,x表示网络数据特征向量,包含数据包大小、源/目标端口、通信频率、协议类型等属性；P(x)是模型对该样本属于异常类的预测概率；θ为判别阈值,通常通过训练集调优获得。该函数将复杂的流量数据映射为简单的分类标签,用于实时检测任务[2]。

　　在实际构建过程中,模型训练需依赖具有标签的数据集,包含足够的正常与异常样本,以便监督学习算法从中提取判别边界。常用的模型包括支持向量机（SVM）、随机森林与决策树等。这些模型具备良好的泛化能力,尤其适用于处理结构化网络行为数据。以决策树为例,模型训练过程中通过信息增益或基尼系数选择最优划分特征,构建多层分支结构,使模型具备高解释性与快速推理能力。

　　1.2深度神经网络结构与优化方法

　　深度神经网络（DNN）通过构建多层非线性映射函数,在威胁检测中展现出对复杂攻击行为的高识别精度。其基本结构为多层感知机（MLP）,每一层通过加权和激活函数将前一层输出转换为新的特征表示。前向传播过程如式（2）所示：

　　1.3辅助分析技术支撑

　　在复杂网络环境中,直接将原始流量数据输入神经网络不仅会增加计算成本,也可能引入大量冗余和无关信息,降低模型识别精度。为解决上述问题,需引入特征降维与数据预处理技术。主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法,其目标是寻找能够最大程度保留数据方差的低维空间表示,其转换公式如式（4）所示：

　　Z=XW（4）

　　式中,X∈Rn×d表示原始数据矩阵；W∈Rd×k为特征向量构成的投影矩阵；Z∈Rn×k为降维后的数据输出。PCA的引入不仅能提高模型训练效率,还能减少噪声干扰,提升神经网络的收敛速度与稳定性[4]。

　　2神经网络在检测系统中的集成流程

　　2.1数据收集与预处理

　　数据收集环节主要面向网络中传输的原始通信流量,常见的数据源包括网络包捕获（PCAP文件）、NetFlow记录、主机日志与安全事件数据等。采集维度通常涵盖源与目标地址、端口号、协议类型、数据包大小、时间戳、会话持续时间等基础字段,同时也可扩展至TCP标志位、流量方向及会话标识等上下文信息,用于增强行为特征的表达能力。

　　预处理阶段需对原始数据进行规整化与标准化操作,包括字段去重、缺失值填补、时间同步、数据类型转换与格式统一。为配合后续建模要求,数据还需进行滑窗重组与样本标签同步,确保每一个样本记录具备固定长度的特征结构与清晰的行为类别标记[5]。

　　2.2 PCA降维与特征提取

　　在预处理完成后,原始特征往往仍处于高维状态,其中包含大量冗余变量或弱相关信息,可能引发维度灾难、训练效率下降或过拟合等问题。为解决此问题,可引入主成分分析方法进行降维,通过线性投影提取最大化保留数据方差的主成分,减少模型训练过程中的干扰因素,提高分类边界的清晰度与判别能力。

　　2.3决策树粗筛异常数据

　　在特征优化后,首先引入轻量级的判别模型对数据进行初步筛选,其中决策树因其结构直观、推理速度快、可解释性强,常被用于构建异常检测的第一道防线。该模型可依据特征的重要性对输入数据进行逐层分裂,通过分支路径快速判断数据是否具备异常属性,从而标记可疑流量并剔除显著正常样本,减轻深度神经网络的处理负担。

　　2.4深度神经网络精判威胁模式

　　经过粗筛选的数据样本将被输入至深度神经网络模型进行精细判定,该模型具备非线性表达能力强、特征自动学习能力强的特点,适合识别多态攻击、序列化渗透及复杂行为组合等传统算法难以处理的威胁模式。神经网络可通过其多层结构对样本数据进行特征重构与语义聚合,捕捉多维特征间的交互关系,最终完成攻击类型的高精度判别[6]。

　　3案例分析总结

　　3.1案例背景

　　2024年4月,在某大型企业组织的攻防实战演练中,启明星辰XDR系统与天阗AI智能体联合部署于核心业务系统节点,旨在测试高强度攻击下的检测响应能力。此次演练模拟多阶段入侵行为,包括WebShell上传、SQL注入、权限维持等典型攻击路径,验证系统在面对未知漏洞与加密攻击载荷时的响应能力与处置效率。

　　该企业缺乏经验丰富的安全分析人员,传统依赖人工分析的告警研判模式效率低、准确性受限。为解决上述问题,本次演练首次启用基于启明星辰安全大模型构建的天阗AI智能体,通过集成多种小模型能力,构建自动化威胁识别、攻击路径还原与处置建议生成机制,实现从检测到响应的闭环联动。

　　3.2技术部署

　　天阗AI智能体作为XDR系统的分析核心,嵌入于网络边界与终端行为采集链路中,实时接收流量数据、行为日志与告警信息。在检测到疑似WebShell上传行为后,系统自动触发智能体事件分析功能。智能体首先生成事件概要,帮助安全人员快速理解攻击目标与行为意图,随后对网络数据包进行解码,提取攻击特征并比对模型知识库,确认该行为具备明确的入侵特征。

　　通过进一步分析终端行为日志,智能体发现目标主机存在异常脚本执行与远程访问请求,与原始告警形成完整关联链条,最终判断为真实攻击事件,并提示目标系统存在未披露漏洞。同时,系统引导用户进入溯源分析模块,追踪攻击载荷流向与外联路径,辅助完成取证。

　　在另一场景中,系统检测到SQL注入告警,智能体自动执行字段解构、异常参数识别与日志交叉验证,准确还原攻击路径与执行过程。最终生成结构化分析报告,自动给出应急处置建议,包括封锁攻击源IP、限制数据库接口权限及同步更新策略等,实现从识别到响应的快速闭环。

　　3.3结果评估

　　演练结果显示,天阗AI智能体显著提升了XDR系统的智能研判效率与威胁处置能力。原本需依赖人工分析的研判任务可在3分钟内完成响应,整体效率提升超过90%；原本散落的告警被高效聚合为3条确定性攻击事件,有效抑制了误报干扰,提升了检测置信度。

　　同时,系统生成的事件摘要与处置建议具备较强的实用性,可直接作为安全团队响应行动的依据。通过该智能分析流程,现场成功识别并定位了一处未知Web漏洞,实现了对零日攻击的预警。此结果验证了AI神经网络在深度分析、多维数据关联与未知威胁挖掘方面的实际价值。

　　4结语

　　AI神经网络通过构建多层特征表达机制与自适应训练模型,在网络安全威胁检测中展现出显著优势。本文结合机器学习算法、深度结构优化与辅助分析技术,构建了从数据预处理、异常识别到自动响应的闭环流程,有效提升了对多样化威胁的判别能力与处置效率。实证案例显示,该方法不仅实现了对未知漏洞攻击的精准识别,还显著降低了响应延迟,提升了系统整体防护能力。未来可进一步探索多模态数据融合、边缘部署优化与持续学习机制,在保障检测精度的同时增强系统灵活性与实时性,为智能化网络安全体系建设提供持久的技术支撑。

参考文献

　　[1]徐天然.全球视角和观点：网络安全第一部分人工智能不断发展带来的网络威胁[J].中国内部审计,2025(5):91-93.

　　[2]姚驰.基于人工智能的网络安全威胁检测与防御策略研究[J].中国宽带,2025,21(5):52-54.

　　[3]傅淑均,李美荣,张楠.人工智能时代新型网络犯罪治理困境与优化路径[J].辽宁警察学院学报,2025,27(3):1-7.

　　[4]孙成昊,蔡依航.全球技术竞争态势下的东盟人工智能治理[J].东南亚研究,2025(2):1-23+154.

　　[5]马博文,郭渊博,田继伟,等.基于可解释人工智能的流量对抗样本攻击及防御方法[J].通信学报,2025,46(4):160-173.

　　[6]陈世武.基于AI的网络流量分析与攻击检测研究进展[J].网络安全技术与应用,2025(4):41-46.