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机器学习在网络隐私安全中的应用研究
作者：陈勤中 杨晨 郑澳 谢新雨
来源：《电脑知识与技术》2024年第04期
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摘要：机器学习作为当下人工智能领域最火热的前沿技术，正在一步一步颠覆各个产业。未来，它将会渗透到我们生活的方方面面，成为我们身边不可或缺的一项技术。而这其中，网络安全则是能够让机器学习大展拳脚的领域。在众多网络安全问题中，隐私保护是一个比较棘手的问题，因而它更加需要机器学习等新技术、新方法、新观点的引入来帮助解决一些问题。为此展开的研究内容包括机器学习概述、机器学习在网络安全中应用的意义、机器学习在网络安全研究中的应用流程以及机器学习在隐私保护中的应用四个部分。其中重点阐述隐私保护的相关问题，提出将深度学习方法中最先进的匹配算法与信息理论数据保护技术相结合，从而引入到生物识别认证中。在确保匹配精确度损失最小的同时，总结出高标准的隐私保护算法，使得商业、政府实体和最终用户都能够更广泛地接受隐私保护技术。 关键词：机器学习;网络安全;隐私保护 中图分类号：TP309.2 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2024）04-0009-04 收稿日期：2024-12-04
基金项目：2024年大连外国语大学大学生创新创业训练计划项目（项目编号：
202410172189）;2024年辽宁省大学生创新创业训练计划项目（项目编号：202410172064）;大连外国语大学创新创业教育中心资助;2017年辽宁省高等学校基本科研项目（项目编号：2O17JYTO9）
作者简介：陈勤中（1998—），男，大连外国语大学本科生，主要研究方向为机器学习、网络安全、密码学;杨晨（1980—），男，副教授，硕士，主要研究方向为机器学习安全与隐
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私保护;郑澳（1999—），女，大连外国语大学本科生，主要研究方向为大数据安全、隐私保护;谢新雨（1999—），女，大连外国语大学本科生，主要研究方向为网络安全、大数据技术应用。
随着信息技术的发展进步，人类在工作学习以及沟通交流上变得极为高效，但与此同时，人们对隐私安全的定义也在不断地刷新。你的上网购物记录会透露你的消费习惯;你的微博会告诉世界你的生活习惯;你的朋友圈和联系人会暴露你的人际网络;你的电子邮件和短信会显露你的工作状态;你手机上的App可以定位你的位置……这些问题依靠传统的隐私保护技术就可以得到很好的解决，而在一些新兴的科技领域中，传统的隐私保护技术已经很难解决所有的问题了。比如，在生物特征识别技术中，用于识别用户身份的敏感信息极容易成为被攻击的对象，但在此之上进行的技术优化虽然增强了其安全性，却使得被保护用户信息匹配的精确度降低了。这无疑会带来糟糕的用户体验使得该技术难以普及，而问题背后则是现有隐私保护算法存在严重缺陷，这种缺陷仅靠人工优化成本巨大且收效甚微，因此急需一种解决问题的新思路。而近年来随着人工智能领域的兴起，机器学习技术的引进为诸多走入瓶颈的产业带来了新的希望，网络安全就是其中受益颇丰的重要领域，机器学习技术深入应用到隐私保护的相关问题中，将为解决生物特征认证中匹配精确度与安全性相互制约的问题提供新的思考。 1 机器学习概述 1.1 介绍
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能致力于创造出比人类更能完成复杂任务的机器。这些任务通常涉及判断、策略和认知推理，这些技能最初被认为是机器的“禁区”。与人工编程相比，机器学习系统自动地从数据中学习程序，这一点非常吸引人。在过去的二十年里，机器学习已经迅速地在计算机科学等领域普及，被广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、广告投放、信用评价、欺诈检测和股票交易等领域。 1.2 基本原理
机器学习使用实例数据或过去的经验训练计算机，以优化计算机性能标准[1]。当人们不能直接编写计算机程序解决特定的问题，而是需要借助于实例数据或经验时，就需要机器学习。
现实世界总是有规律的。机器学习正是从已知实例中自动发现规律，建立对未知实例的预测模型并根据经验不断提高、不断改进预测性能。所谓的“学习”，其实就是模型训练。更直白地说，是根据一些已知条件，推导出一个结论，这个结论是一个函数，函数的某些部分是一个常量，但是常量本身并不是已知的。我们需要分析海量数据，去进一步推断出缺失的这些常量。
机器学习在网络隐私安全中的应用研究
