摘要：随着数字经济的飞速发展和网络空间对抗的日益激烈，社会对高素质计算机网络安全人才的需求愈发迫切。然而，传统计算机网络安全教学在教学内容更新、实战环境构建及个性化培养等方面面临诸多挑战。人工智能技术的崛起，为破解这些教学难题提供了全新的技术路径。本文旨在探索人工智能技术在计算机网络安全课程教学中的应用，从提升教学精准性、强化实战演练和驱动教学优化三个维度，深入分析了人工智能赋能网络安全教学的可行性，系统性地提出了 AI 驱动的案例情景化教学、智能攻防模拟实战训练以及个性化学习路径动态规划等三大教学策略，并阐述了其实现原理与应用模式。

关键词： 人工智能；计算机网络安全；教学改革

引言

AI 以机器学习、深度学习和强化学习为代表的技术分支，已在网络安全防御领域展现出巨大潜力，将这些前沿技术应用于教学过程，不仅是技术发展的必然趋势，更是深化教学改革、培养创新型网络安全人才的迫切需求。基于此，本文将深入探讨人工智能技术赋能计算机网络安全课程教学的可行性，并在此基础上提出一套系统可行的教学策略，旨在为高等院校和职业培训机构构建面向未来的网络安全教学新范式提供理论参考与实践指引。

1 人工智能技术赋能计算机网络安全课程教学的可行性分析

1.1 AI 技术提升教学精准性

人工智能技术通过对学生学习行为数据的深度挖掘与分析，能够构建精准的学生画像，从而实现教学资源的精准推送和个性化辅导。教学平台可以记录学生在理论学习、在线测验、实验操作等各个环节产生的数据，通过应用机器学习中的监督学习和无监督学习算法，基于这些分析结果，AI 系统能够为每位学生推荐最适合其当前水平的学习资料、相似问题解析或补充练习，从而将灌输式教育转变为引导式的精准滴灌，极大地提升了学习效率和教学质量。

1.2 智能系统强化实战演练

人工智能驱动的网络安全实训平台可以集成 AI 模块作为智能攻击方或防御方，智能攻击代理通过不断尝试不同的攻击路径和技术组合，并根据攻击成功与否获得的奖励或惩罚，自主学习和优化其攻击策略，其行为不再是固定的脚本，而是能够根据学生的防御部署动态调整策略，从而创造出千变万化、贴近实战的攻防对抗场景。此外，人工智能也可以利用生成对抗网络技术生成高度仿真的钓鱼邮件、恶意流量数据等，供学生进行分析和检测训练，从而显著增强实战演练的真实性和挑战性。

1.3 动态数据驱动教学优化

AI 教学系统可以对全班学生的学习数据进行统计分析，多维度的教学评价体系，结合了定量与定性分析方法，使教师能够清晰地看到教学中的热点和难点问题。基于这些数据洞察，教师可以及时调整教学大纲，在后续课程中重点讲解普遍存在的知识误区，或者设计更具针对性的教学活动来突破教学难点。基于数据的持续反馈与迭代循环，将教学从一门经验艺术转变为一门数据科学，实现了从课程设计、教学实施到效果评估的全流程闭环优化，推动教学质量的持续提升。

2 基于人工智能技术的计算机网络安全课程教学策略

2.1AI 驱动案例情景化教学

AI 技术可通过生成对抗网络与自然语言处理，构建高度仿真的攻击情景案例库。

教学中，AI 系统可实时分析学生操作路径，当检测到防御策略存在漏洞时，自动触发分支剧情，如模拟攻击者利用未修复漏洞发起二次渗透。这种“动态叙事”模式能强化学生对威胁链的连贯认知。同时，AI 驱动的案例库支持按知识点标签快速检索，教师可调用“DDoS 攻击溯源”“APT 组织行为分析”等主题案例，实现精准教学。评估环节，AI 通过对比学生决策与历史真实攻防数据，生成多维能力图谱，指出其在威胁情报分析、应急响应速度等方面的薄弱环节。例如，系统可量化评估学生对 Log4j漏洞利用链的识别准确率，并推荐针对性补救资料，形成“案例-实践-反馈”的闭环。

2.2 智能攻防模拟实战训练

AI 赋能的虚拟攻防平台可构建动态拓扑网络，自动生成包含物联网设备、云服务、工控系统等多元节点的复杂环境。

平台内置的强化学习模型能模拟不同攻击者画像，根据学生防御策略实时调整战术。实战过程中，AI 教练系统通过实时流量分析，标记异常行为并提示攻击路径。例如，当学生部署的防火墙规则未能拦截 CVE-2023-XXXX 漏洞利用时，系统会以可视化方式展示攻击流量穿透过程，并推荐纵深防御方案。训练结束后，AI 生成“攻击者视角”复盘报告，解析学生防御体系的薄弱层，同时提供全球同类攻击事件的应对案例库供对比学习。此外，平台支持“红蓝对抗”自动化编排，AI 可同时扮演攻击方与防御方，通过生成式对抗训练提升学生应变能力。例如，在模拟勒索软件攻击场景中，AI 会动态调整加密算法与传播策略，迫使学生快速迭代防御方案，培养其在高压环境下的决策能力。

2.3 个性化学习路径动态规划

网络安全知识体系庞大，学生基础与兴趣差异显著。AI 驱动的学习分析系统通过多模态数据采集，为学生构建能力画像。

动态规划算法根据实时学习数据调整路径权重，当学生连续三次在“SQL 注入防御”实验中得分低于阈值时，系统自动插入微课程模块，包含交互式漏洞复现与修复演练。同时，AI 推荐个性化学习资源，如针对漏洞利用开发的 CTF 题目、安全厂商发布的威胁报告解读视频等。进度管理方面，AI 通过预测模型估算学生完成核心知识模块所需时间，并生成弹性学习计划。例如，对计划考取 CEH 认证的学生，系统会优先安排“渗透测试方法论”与“法律合规”课程，同时预留时间缓冲以应对复杂知识点的反复训练。最终，AI 生成可视化成长档案，展示学生在威胁建模、应急响应等维度的能力演进轨迹，为职业规划提供数据支撑。

结语

人工智能技术与计算机网络安全教育的深度融合，是应对新时代网络空间挑战、推动教育模式变革的必然选择。随着技术的不断成熟和教学实践的深入，人工智能必将成为网络安全人才培养体系中不可或缺的核心驱动力，为铸造维护国家网络空间安全的坚实盾牌贡献关键力量。

参考文献

[1]徐明伟, 吴超. 网络安全教育融入大学计算机基础课程教学的策略研究 [J]. 中国多媒体与网络教学学报(中旬刊), 2025, (04): 108-111.

[2]陈荣丽, 杨雄, 涂娟. 人工智能时代高校网络安全教育论析 [J]. 电脑与电信,2025, (03): 72-77.

作者简介格式：姓名：胡昕（1983 年11 月），性别：男，民族汉族。江西省南昌市人，学历：本科，职称：高级工程师，单位：，单位邮编： 研究方向：数据挖掘和网络安全