人工智能技术在通信领域的应用:AI防火墙

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作者：通信行业搬砖工
1、什么是AI防火墙
AI防火墙作为NGFW（下一代防火墙）的演进产品，确实在威胁检测能力上有了显著的提升。传统的NGFW主要依赖于静态规则库来检测威胁，这种方法在面对不断变种的高级威胁时，往往力不从心。而AI防火墙则通过引入智能检测引擎，极大地增强了防火墙的威胁检测能力。



具体来说，AI防火墙的智能检测引擎通过海量样本进行训练，构建出高效的威胁检测模型。这些模型不仅能够对已知威胁进行准确识别，还能够根据实时流量数据不断优化自身，提高对未知威胁的检测能力。这种基于机器学习和深度学习的智能检测方式，使得AI防火墙能够更加灵活、准确地应对各种复杂的网络威胁。



此外，AI防火墙还具备自我学习和自我适应的能力。它可以根据网络环境的实时变化，自动调整检测策略和参数，以适应不同的安全需求。这种自适应能力使得AI防火墙在应对快速变化的网络威胁时，能够保持高效、准确的检测效果。



AI防火墙通过引入智能检测引擎和海量样本训练等技术手段，显著提升了防火墙对高级威胁和未知威胁的检测能力。在未来的网络安全领域中，AI防火墙有望发挥更加重要的作用，为企业和组织提供更加全面、高效的安全防护。

2、为什么需要AI防火墙

随着网络的快速发展，云化、移动化、物联网化的蓬勃发

展，NGFW也面临着巨大挑战，高级威胁日益增多，而且衍生出很多变种，NGFW的静态规则库检测方式难以为继。


从上图我们可以看出，网络攻击越来越复杂化，攻击方式和技术都在进步，因此我们需要AI防火墙的原因主要有以下几点：
首先，随着网络技术的不断发展，传统的NGFW（下一代防火墙）面临着巨大的挑战。NGFW虽然集成了多种安全业务，但主要依赖于静态规则库进行威胁检测。然而，高级威胁日益增多，并且这些威胁不断变种和演化，使得静态规则库检测方式难以为继。此外，新型威胁层出不穷，除了传统的病毒、木马等威胁外，还出现了以APT（高级持续性威胁）为代表的高级威胁，这些威胁更加隐蔽、扩散更迅速，给企业的网络安全带来了巨大风险。


其次，基于签名的威胁检测方式存在明显的局限性。签名检测依赖于特征库中的签名，而这些签名主要是针对已知威胁的特征描述。然而，面对未知和变种的高级威胁，这种检测方式往往无能为力。此外，签名检测还存在滞后于威胁发生的问题，导致威胁检测误报率高、威胁响应不及时。


再者，威胁的多层次、立体化以及更加隐蔽的特性也增加了网络安全的难度。黑客攻击不再局限于外部，而是形成了从外部渗透、远程控制到内部扩散、窃取破坏的完整攻击链。传统的NGFW通过签名匹配报文内容进行威胁检测，但这种方式无法识别攻击链的全过程，无法精准防御攻击行为。此外，大部分威胁隐匿于加密通道之下，使得传统的签名匹配方式无法提取加密流量中的威胁特征。


最后，威胁处置的人工程度高、花费时间长也是传统防火墙面临的挑战之一。防火墙部署后需要管理员进行持续的运维工作，包括调整策略、分析攻击日志、处置威胁事件等。这些工作不仅依赖于管理员的技能水平，而且非常繁琐，效果难以保证。因此，防火墙需要具备自动化的数据分析、威胁处置能力，以减轻运维压力并提高安全防护效率。


综上所述，AI防火墙的出现正是为了解决传统防火墙在面对新型威胁和复杂网络环境时的不足。AI防火墙利用人工智能和机器学习技术，能够实时分析和识别网络流量中的威胁，自动调整策略并处置威胁事件，从而提高网络安全防护的准确性和及时性。因此，需要AI防火墙来应对当前网络安全领域面临的挑战。

3、AI防火墙和下一代NGFW有什么区别？

Gartner定义的NGFW主要能力是应用识别、集成IPS功能深度检测流量。如前文所述NGFW需要更新换代，各厂商也开始引入新技术增强防火墙功能，但是目前并没有业界通用NGFW的下一代产品的定义。

态势感知平台架构方案：



主流厂商的技术方案：



AI防火墙与下一代防火墙NGFW的主要差异在于它们对威胁的检测和处理方式上存在根本的不同。



首先，NGFW主要通过静态规则库和基于签名的威胁检测方式进行工作。这种方式的优点在于它可以有效地识别和防御已知的威胁，但缺点也很明显，那就是它对于未知和变种的高级威胁无能为力。由于特征库中的签名是针对已知威胁的特征描述，且容量有限，因此面对未知、变种的高级威胁时，NGFW往往难以应对，导致威胁检测误报率高、威胁响应不及时。


其次，AI防火墙的主要优势在于其“智能”特性。它不再单纯依赖既定签名特征进行威胁识别，而是通过大量样本和算法训练威胁检测模型，使防火墙能够自主检测高级未知威胁。这种智能检测方式不仅提高了威胁检测的准确性和及时性，而且能够更好地应对不断变种和演化的高级威胁。


然而，这种智能检测技术的引入也对硬件算力提出了更高的要求。为了充分发挥智能检测的实力，AI防火墙需要提供专用硬件来支撑智能检测算力，从而提升威胁检测性能。
此外，AI防火墙还具备自动化处置能力，能够自动调测策略、分析威胁流量，从而减轻运维压力。这使得AI防火墙在应对复杂多变的网络威胁时，能够更加高效和灵活。


综上所述，AI防火墙与NGFW的主要差异在于其检测和处理威胁的方式不同。AI防火墙通过引入智能检测技术和自动化处置能力，提高了网络安全防护的智能化和自适应性，能够更好地应对当前复杂多变的网络威胁环境。

4、AI防火墙如何检测威胁

AI防火墙检测高级威胁的能力主要体现在其智能检测引擎上，这一引擎通过机器学习获取的威胁检测模型来实现高级威胁的

检测。具体检测方式有两种主要来源：云端样本训练和本地学习。在云端样本训练中，AI防火墙采用监督学习的方式对大量样本进行训练，提取威胁检测模型，然后将这些模型下发到防火墙执行检测。这种方式能够有效地利用云端强大的计算能力和丰富的样本资源，提高威胁检测的准确性和效率。


同时，AI防火墙还具备本地学习能力，即采用非监督学习的方式根据现网流量持续学习。通过不断收集和分析现网流量数据，AI防火墙能够自动发现新的威胁模式和异常行为，并实时更新其威胁检测模型。这种自我进化的能力使得AI防火墙能够应对不断变种和演化的高级威胁。
在检测高级威胁的过程中，AI防火墙的智能检测引擎能够利用多种技术在攻击链的关键节点进行阻断。例如，在外部渗透阶段，AI防火墙通过智能恶意文件检测算法提取文件特征，从而阻断恶意软件的传播。在攻击者与失陷主机交互阶段，AI防火墙能够检测C&C外联通道和DGA域名，阻断非法通信。此外，AI防火墙还具备不解密就能检测加密流量的能力，使得异常C&C流量无处遁形。


综上所述，AI防火墙通过其智能检测引擎和多种检测技术的结合，能够实现对高级威胁的有效检测和阻断。这种智能化的检测方式不仅提高了网络安全防护的准确性和效率，也为企业的网络安全提供了更加全面和可靠的保障。



作者简介


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作者：通信行业搬砖工

杭州滨江某大厂数据通信领域高级软件工程师

近14年数通领域行业经验

原华为3Com软件部交换机产品线

现云网络行业从业者

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（正文完）

下期预告：网络之路专题三：ARP技术介绍



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