基于计算机技术的无线通信网络安全风险预测研究

　　黄克飞

　　【摘 要】随着无线通信网络的快速发展和广泛应用，网络安全问题面临着数据窃取、病毒攻击、非法访问等各种安全威胁。本文提出了基于计算机技术的解决策略，包括应用机器学习、情报信息技术、智能算法技术和实时监控与日志分析等技术，构建高效的风险预测模型，并结合加强网络访问控制、使用加密技术保护数据安全、定期更新和维护安全软件等防护措施，以期全面提高无线通信网络的安全防护能力，从而为用户提供安全可靠的网络环境。

　　【关键词】无线通信网络安全；风险预测；机器学习；信息技术；智能算法

　　引言

　　无线通信网络已经广泛应用于各个领域，成为支撑经济社会发展的关键基础设施。在工业领域，无线通信网络实现了工厂自动化和智能制造；在医疗领域，远程医疗和可穿戴设备依赖于无线通信网络；在智慧城市建设中，无线通信网络是实现城市智能化管理的重要支撑。无线通信网络的应用前景十分广阔，但网络安全风险也随之增加。如何有效预测和防范无线通信网络面临的安全威胁，已经成为当下研究的重要课题。

　　一、基于计算机技术的无线通信网络安全风险分析

　　（一）数据安全威胁

　　无线信号具有开放性和传播特性，数据在无线传输过程中极易被黑客拦截、窃听和篡改。黑客可以通过各种手段，获取传输数据内容，从而窃取用户隐私信息、银行卡密码、企业机密等敏感数据。个人隐私一旦泄露，可能导致身份被盗用、财产被盗窃等犯罪行为；企业机密一旦泄露，将影响企业竞争力，造成商业机密外泄、知识产权流失等不利后果；银行卡密码一旦泄露，用户账户资金将面临被盗取的风险。病毒、木马、蠕虫等恶意软件也可能通过无线通信网络传播，对用户终端设备和网络系统造成破坏，从而导致数据丢失、系统瘫痪等严重后果。

　　（二）恶意代码攻击

　　电脑病毒、木马、蠕虫等恶意软件可以通过多种途径在无线网络中传播，对用户终端和网络系统造成各种破坏。恶意代码传播途径包括但不限于网页浏览、电子邮件附件、可移动存储设备等。由于无线网络的开放性，恶意代码更容易通过无线接入点等入口渗透到网络中。一旦恶意代码成功感染用户终端，其就可能执行各种恶意操作。一些特殊恶意代码还具有自我复制和传播能力，可以在网络中快速蔓延，形成蠕虫式爆发，对整个网络系统造成巨大破坏。

　　（三）访问控制和身份认证问题

　　无线通信网络的开放性和便捷性为用户带来了极大的便利，也增加了非法访问和未授权访问的风险。任何人只要在无线覆盖范围内，都有可能接入网络，这为非法用户提供了攻击途径。如果无线通信网络缺乏有效的访问控制和身份认证机制，将无法区分合法用户和非法用户，从而导致网络资源和数据面临被非法访问和滥用的风险。一旦非法用户成功接入网络，其就可能执行各种恶意操作，给网络安全带来严重威胁。即使网络部署了身份认证机制，如果认证机制本身存在漏洞或设计不当，也可能被攻击者利用，绕过认证从而获取非法访问权限。

　　二、基于计算机技术在无线通信网络安全风险预测中的应用

　　（一）机器学习技术

　　传统安全防护措施通常是基于已知攻击模式和规则进行检测，但难以应对未知新型攻击。机器学习模型则能够自动学习网络中正常和异常行为模式，从海量数据中发现潜在的威胁，从而提高预测准确性和及时性[1]。机器学习算法通过训练大量历史数据，自动提取出与安全事件相关的特征模式。经过训练的模型可以对新的数据进行实时分析和预测，识别出异常行为，从而发现潜在的安全威胁。以“深度神经网络”为例，其能够从原始数据中自动学习出高层次的特征表示，对复杂的非线性模式有更强的建模能力。研究人员利用深度神经网络对网络流量数据进行分析，能够有效地检测出各种已知和未知的网络攻击，准确率高达99%以上。除了对已发生的安全事件进行检测，机器学习技术还可以用于预测未来可能发生的安全风险。机器学习技术为无线通信网络安全风险预测提供了有力的技术支撑，有望显著提高网络安全防护的智能化和主动性水平。

　　（二）情报信息技术

　　情报信息技术通过收集和整合来自多个渠道的安全相关信息，为无线通信网络的安全风险预测提供了重要支撑。用户行为数据则记录了用户在网络中的各种操作，有助于发现可疑的行为轨迹。威胁情报是指来自各种开放源和私有源的威胁相关信息，包括已知的攻击手段、恶意软件样本、黑客组织活动等。通过分析威胁情报，可以及时了解最新的攻击趋势和手段，提前采取防御措施。漏洞信息则涉及各种软硬件系统中存在的安全漏洞。例如，某安全公司通过分析网络流量和威胁情报，发现了一种新型的加密勒索病毒在网络中传播的迹象。该病毒利用了一个Windows系统漏洞进行传播，并对感染的计算机进行加密勒索。综合运用情报信息技术，可以全面感知无线通信网络的安全态势，提高对潜在风险的发现能力和预测准确性，为制定防御策略提供决策依据。

　　（三）智能算法技术

　　传统规则匹配和模式识别方法往往难以应对日新月异的网络攻击手段，智能算法模型则能够自动学习异常状态和攻击特征，提高了预警的准确率和及时性[2]。常用的智能算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法通过模拟自然界中的进化过程或群体行为，能够有效地解决复杂的优化问题和模式识别问题。在网络安全领域，智能算法可以用于异常检测、入侵检测、威胁分析等任务。以“入侵检测”为例，传统入侵检测系统主要依赖于已知攻击签名进行匹配，难以发现未知攻击。基于智能算法的入侵检测模型则可以自动学习正常网络行为模式，并识别出与之偏离的异常行为，从而发现潜在入侵行为。某研究人员利用遗传算法和支持向量机相结合的方法，构建了一种新型的网络入侵检测模型。该模型在数据集上的测试结果显示，能够有效地检测出各种已知和未知的攻击类型，检测率高达98.2%，明显优于传统的基于签名的方法。智能算法技术还可以应用于恶意软件分析、漏洞挖掘、威胁情报分析等领域，为无线通信网络的安全防护提供更加智能化和主动式的技术支撑。

　　（四）实时监控与日志分析

　　通过持续监控网络运行状态和收集各种日志数据，可以及时发现异常行为和安全事件，并对潜在的风险进行分析和预警。实时监控技术可以对网络流量、系统资源利用率、用户行为等多个维度进行跟踪，一旦发现异常情况，就会触发相应的警报。通过对这些异常情况进行深入分析，可以发现潜在的安全威胁。日志分析则是对网络设备、服务器、安全设备等产生的各种日志数据进行处理和挖掘，以发现隐藏在海量日志中的安全相关信息。例如，某企业通过分析Web服务器的访问日志，发现了大量来自某些可疑IP地址的访问请求，并且这些请求的URL路径存在规律性，怀疑是自动化扫描工具在进行Web漏洞探测。经过进一步分析，发现这些可疑IP都属于同一个C2服务器，判断是一次APT攻击预备行动。企业及时采取了防御措施，阻止了后续的入侵行为。

　　三、基于计算机技术的无线通信网络安全风险预测模型的构建

　　（一）数据收集与预处理

　　构建高效的无线通信网络安全风险预测模型需要以高质量的数据作为基础。数据收集和预处理是模型构建的关键初始步骤，直接影响着后续特征提取和模型训练的效果。在数据收集阶段，需要从无线通信网络中获取多源异构的安全相关数据，包括网络流量数据、用户行为数据、系统日志数据、安全事件数据等。以“网络流量数据”为例，可以通过部署流量探针或镜像端口等方式进行捕获，获取网络中数据包信息。用户行为数据则可以从终端设备、认证服务器等处收集，记录用户的登录、浏览、文件操作等行为轨迹。收集到的原始数据通常存在噪声、缺失、冗余等问题，需要进行预处理以提高数据质量。在处理网络流量数据时，可以使用熵值等统计特征对数据包进行初步筛选，剔除明显正常流量，从而降低数据量并聚焦于可疑流量。对于缺失数据字段，可以使用平均值或中位数等方法进行填充。通过高质量数据收集和预处理，为后续的特征工程和模型训练奠定了坚实基础。

　　（二）特征提取与选择

　　从预处理后的海量数据中提取出与网络安全风险相关的有效特征，并进行适当的特征选择，可以大幅提高模型的预测性能和泛化能力。特征提取旨在从原始数据中挖掘出对安全风险预测任务有价值的特征。常用的特征提取方法包括统计特征提取、结构特征提取和内容特征提取等。特征选择的目的是从提取的特征集中选择出对预测任务最有价值的特征子集，从而降低模型复杂度，提高泛化能力[3]。常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法等。过滤式方法通过计算特征与目标变量相关性得分，选择得分最高的特征；包裹式方法则将特征选择过程包裹在模型训练中，通过交叉验证评估不同特征子集的性能。以“网络入侵检测”为例，研究人员从数据集中提取了41个特征，然后使用信息增益比准则进行特征选择，最终选择出19个最有价值特征。基于这些特征构建决策树模型，在检测未知攻击时的准确率达到92.5%，明显高于使用全部特征时性能。合理的特征提取和选择能够提高模型的预测精度，还可以减少计算开销，提高模型的可解释性和可维护性，是构建高效安全风险预测模型重要基础。

　　（三）模型评估与优化

　　模型评估是无线通信网络安全风险预测模型构建过程中关键环节，通过评估可以全面了解模型性能表现，找出存在不足，并针对性地进行优化和调整[4]。常用模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。准确率反映了模型正确预测比例；精确率表示被预测为正例的样本中真正为正例的比例；召回率表示真实的正例样本中被正确预测为正例的比例；F1值则综合考虑了精确率和召回率。以“网络检测”为例，如果将入侵行为视为正例，那么高精确率意味着被检测为入侵的样本大多数确实是入侵；高召回率意味着大部分真实的入侵行为都被检测出来了。在实际应用中，往往需要在精确率和召回率之间权衡，根据具体需求选择合适的评估指标。通常将全部数据集划分为训练集、验证集和测试集，在验证集上评估模型性能，根据评估结果调整模型超参数；在隔离的测试集上进行最终评估，以了解模型在未见数据上的真实表现。

　　四、无线通信网络安全风险预测模型评估与优化

　　（一）交叉验证与参数调优

　　为了全面评估无线通信网络安全风险预测模型的泛化能力，防止过拟合，交叉验证是一种行之有效的方法。常用的交叉验证方式包括K折交叉验证、留一交叉验证等。K折交叉验证可以将数据集随机划分为K个互斥的子集，轮流使用K-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，重复K次，取K次验证结果的平均值作为模型的评估指标。这种方式可以充分利用有限的数据，评估模型在未见数据上的表现。常见超参数包括决策树的最大深度、SVM的核函数参数、神经网络的学习率和正则化系数等。可以在交叉验证基础上，采用网格搜索、随机搜索等方法，系统地探索不同超参数组合对模型性能影响。以“随机森林模型”为例，相关研究人员通过交叉验证和网格搜索，确定了最优的树的数量和最大深度参数，使得模型在网络入侵检测任务上的F1值提高了3%。参数调优是一个反复试验的过程，需要结合领域知识和经验，合理设置搜索范围和步长，以在有限的时间内找到最优参数组合。通过交叉验证与参数调优的结合，可以极大提升无线通信网络安全风险预测模型的性能和泛化能力。

　　（二）反馈与迭代优化

　　通过将模型的预测结果与实际情况进行对比分析，可以发现模型存在不足之处，并针对性地进行改进和优化[5]。在实际应用中，预测模型难免会出现一些错误预测，这些错误预测案例蕴含着丰富的改进信息。通过深入分析这些案例，可以找出模型的薄弱环节。对于特征表示不足的问题，可以尝试引入新的特征、扩大特征的时空跨度、采用更加复杂的特征表示方法等；对于模型泛化能力差的问题，可以扩充训练数据、采用正则化技术、尝试更加复杂的模型结构等。优化过程需要与实际应用环境紧密结合，通过持续反馈和迭代，不断提高模型的性能。需要定期收集和更新训练数据，使模型能够适应不断变化的网络环境和攻击手段；需要持续监测模型的预测效果，及时发现和解决新出现问题。例如，某企业部署了一套基于机器学习的网络入侵检测系统，通过分析一段时间内的预测结果，发现模型对某些新型攻击的检测率较低。通过进一步分析，发现这些攻击利用了一些新的漏洞和技术。针对这一问题，企业迅速收集了相关的攻击数据，并对模型进行了重新训练和优化，最终将新型攻击的检测率提高了20%。通过持续的优化，模型能够不断适应复杂多变网络安全形势，为网络防护提供稳定可靠支撑。

　　结语

　　无线通信网络安全风险预测是一个复杂系统工程，需要综合运用多种计算机技术，并与传统的安全防护措施相结合。展望未来，随着人工智能、大数据等新兴技术的不断发展，无线通信网络安全风险预测技术也将取得新的进展。利用深度学习、联邦学习等先进算法，可以进一步提高预测的准确性和实时性。安全防护措施也将更加智能化、自动化，实现主动防御和自适应调整，从而全面增强无线通信网络的安全性和可靠性，为各行业的数字化转型保驾护航。

　　参考文献：

　　[1] 孟勐,王丹妮,吕军,等.APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型[J].电信科学,2024,40(02):47-55.

　　[2] 吴思洋.基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法[J].长江信息通信,2024,37(02):10-13.

　　[3] 宋洪涛.基于随机森林的无线通信网络入侵检测方法[J].长江信息通信,2024,37(01):61-63.

　　[4] 付仅华,容有略.无线通信技术智能化发展研究[J].网络安全和信息化,2023,(12):7-9.

　　[5] 孙盈.局域网无线通信系统的应用[J].数字通信世界,2023,(11):127-129.