人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

摘 要：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度發(fā)展及其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全與系統(tǒng)管理等問題成為了社會關(guān)注的焦點(diǎn)。而人工智能技術(shù)的問世，促使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)更趨向于智能化，為解決計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、系統(tǒng)管理等問題提供了新的方向。因此，本文中筆者就人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行探討。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；人工智能

中圖分類號：TP18；TP393.0 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）06-0111-02

Abstract：With the development of computer network technology and the continuous expansion of its application scope，the focus of social attention has been paid to the problems of computer network information security and system management. And the advent of artificial intelligence technology，the computer network technology is becoming more intelligent，which provides a new direction for solving the problems of computer network security and system management. Therefore，in this paper the author discusses the application of artificial intelligence in computer network technology.

Keywords：computer network technology；artificial intelligence

0 引 言

在新時(shí)代背景下，全球信息化趨勢日益明顯，人們對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了更高的要求，期望能夠在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中獲得更加人性化與智能化的服務(wù)。而人工智能則是一種能夠?qū)θ说囊庾R、行為及思維信息過程等進(jìn)行模擬的技術(shù)，將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠代替人工操作，完成一些復(fù)雜性、危險(xiǎn)性或是機(jī)械性的任務(wù)，進(jìn)而提升工作效率與質(zhì)量[1]。本文中筆者將從人工智能的概念及其應(yīng)用價(jià)值出發(fā)，對人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行探討。

1 人工智能的概述及其應(yīng)用價(jià)值

所謂人工智能，嚴(yán)格來說是一種對人類智能進(jìn)行模仿并逐漸超越人類智能的技術(shù)，其內(nèi)容十分復(fù)雜，涵蓋了語言學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)及計(jì)算機(jī)科學(xué)等綜合性學(xué)科[2]。通過將多種學(xué)科的技術(shù)進(jìn)行融合，進(jìn)而促使機(jī)器能夠模擬人的視、聽、說與思維，最終使得機(jī)器具有人類的基本能力與思維方式。人們通過借助這種智能機(jī)器來解決生活與工作中的問題，以此提升工作效率；同時(shí)，該技術(shù)還能夠應(yīng)用于一些高危工作的處理中，進(jìn)而減少危險(xiǎn)工作中人身安全等問題。

將人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，其主要的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，利用人工智能，能夠提升對不確定信息的處理效果，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)資源的實(shí)時(shí)跟蹤，并及時(shí)掌握其變化狀態(tài)，在對獲取的信息進(jìn)行處理的同時(shí)，還能夠?yàn)橛脩籼峁┯行畔ⅰＦ浯危谌斯ぶ悄芫哂休^高的協(xié)助能力，能夠在對資源進(jìn)行有效整合的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)資源的合理共享與傳輸；將其用于網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠促進(jìn)工作效率與效益的提升。再者，其在學(xué)習(xí)與推理能力上具有明顯的優(yōu)越性，有助于提升網(wǎng)絡(luò)智能化中信息處理的效率與質(zhì)量。而與此同時(shí)，人工智能具有良好的記憶能力，這對于信息庫的建立、推動網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升，均具有積極的意義。除以上的幾點(diǎn)優(yōu)勢外，人工智能還能夠應(yīng)用于處理非線性問題或是計(jì)算資源消耗等。故而其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用；而另一方面則是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理與評價(jià)技術(shù)中的應(yīng)用。下面筆者就對人工智能在這兩方面的具體應(yīng)用進(jìn)行分析、探討。

2.1 網(wǎng)絡(luò)安全管理方面

當(dāng)前的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)主要表現(xiàn)為防火墻、入侵檢測與反垃圾郵件系統(tǒng)，因此，將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理方面，就是將其應(yīng)用于以上三種技術(shù)上[3]。其中，智能防火墻對應(yīng)的是智能化識別技術(shù)。通過采用統(tǒng)計(jì)、概率等計(jì)算方式，對存在的文獻(xiàn)信息、數(shù)據(jù)進(jìn)行識別和處理，以舍去原本計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)中的大量計(jì)算，促使網(wǎng)絡(luò)安全管理效率的進(jìn)一步提升。此外，智能化技術(shù)不僅能夠?qū)τ泻Φ男畔⑦M(jìn)行攔截，還能提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安檢效率，彌補(bǔ)了普通防火墻在拒絕服務(wù)攻擊上的缺陷，有效阻斷了高級病毒的入侵與傳播。而智能反垃圾郵件系統(tǒng)，則是通過將威脅計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的垃圾郵件作為防御的對象，具有開啟式掃描與分類提供和危險(xiǎn)預(yù)警等功能，但其不足之處在于，保護(hù)的范圍具有一定的局限性。入侵檢測是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的核心，人工智能在這方面具有明顯的應(yīng)用效果。按照入侵檢測工作步驟劃分，可以將其分為數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)減少、行為分類和報(bào)告反映四個(gè)工作階段，而當(dāng)前能夠用于入侵檢測中的人工智能技術(shù)主要有以下幾種。

規(guī)則生產(chǎn)式專家系統(tǒng)：這一技術(shù)是目前入侵檢測應(yīng)用最為廣泛的人工智能技術(shù)，其是一種以專家經(jīng)驗(yàn)性知識構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫與推理機(jī)制基礎(chǔ)上建立的一種技術(shù)。其技術(shù)的原理是通過將事先已經(jīng)獲得的入侵特征編成特定的規(guī)則，并將這些規(guī)則構(gòu)建成數(shù)據(jù)庫。在安全管理的過程中，通過專家系統(tǒng)，能夠自動將審計(jì)記錄與規(guī)則作為入侵檢測判斷的依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)即時(shí)發(fā)現(xiàn)和判斷入侵種類和危害。因此，該項(xiàng)人工智能技術(shù)對于提升入侵檢測效率與準(zhǔn)確性具有一定的促進(jìn)作用，但由于它是建立在已有范圍基礎(chǔ)上的，故而檢測范圍具有一定的局限性。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：這一技術(shù)的原理是通過準(zhǔn)確、全面地提取與描述審計(jì)程序?qū)W(wǎng)絡(luò)連接與主機(jī)會話的特征，以此通過這一智能技術(shù)對準(zhǔn)確捕抓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)正常活動規(guī)則或是入侵模式規(guī)則進(jìn)行記憶與學(xué)習(xí)。當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)存在議程檢測時(shí)，該技術(shù)能夠?qū)τ泻Φ娜肭诌M(jìn)行準(zhǔn)確的識別，這一人工智能技術(shù)有助于提升入侵檢測的針對性。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是一項(xiàng)建立在人腦學(xué)習(xí)技能模擬基礎(chǔ)上的人工智能技術(shù)，其在容錯(cuò)性與學(xué)習(xí)能力上具有一定的優(yōu)越性。而該項(xiàng)人工智能技術(shù)還可對發(fā)生畸變或是噪音輸入模式進(jìn)行有效的識別，故而在入侵檢測上的效率更高，效果也相對理想，所以這一技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)中的應(yīng)用較為廣泛。

人工免疫技術(shù)：這是一項(xiàng)以人體免疫系統(tǒng)為原理的人工智能技術(shù)，它包括了基因庫、否定選擇和克隆選擇等機(jī)制。該項(xiàng)技術(shù)能夠有效彌補(bǔ)以往入侵檢測系統(tǒng)在殺毒能力、未知病毒識別能力上的不足。比如，通過基因庫能夠?qū)崿F(xiàn)對基因片段的重組、突變，從而及時(shí)有效地對各類未知病毒進(jìn)行識別。但以當(dāng)前的技術(shù)條件實(shí)現(xiàn)基因庫的有效構(gòu)建，還存在一定的困難，需要不斷深入研究。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)：該項(xiàng)技術(shù)則是以人類不斷對自身信息處理的能力為原型而進(jìn)行模仿的一項(xiàng)人工智能技術(shù)，其技術(shù)原理是以數(shù)據(jù)組合作為基礎(chǔ)，以獲取更多的信息，從而實(shí)現(xiàn)資源的協(xié)同。將其運(yùn)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中，能夠?qū)崿F(xiàn)各個(gè)傳感器共同或聯(lián)合發(fā)揮作用，從而優(yōu)化傳感器系統(tǒng)功能，降低個(gè)體傳感器入侵檢測范圍上的局限性，促使入侵檢測系統(tǒng)全面性的提升，優(yōu)化檢測效果。

自治Agent技術(shù)：這項(xiàng)技術(shù)是人工智能技術(shù)在對象技術(shù)方面的發(fā)展成果，也稱為底層數(shù)據(jù)收集與分析結(jié)構(gòu)。通過應(yīng)用Agent技術(shù)，入侵檢測系統(tǒng)框架中每臺被監(jiān)控的主機(jī)都能夠作為入侵檢測系統(tǒng)。因此，該項(xiàng)人工智能技術(shù)具有較好的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力和自主能力，在靈活性與兼容性上具有一定的優(yōu)勢，其不僅能夠?qū)θ肭诌M(jìn)行有效的檢測，同時(shí)，還能夠?qū)θ肭值姆秶M(jìn)行控制，以降低計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)應(yīng)用過程中對環(huán)境的依賴性。

2.2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理與評價(jià)方面

基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)其本身所具有的動態(tài)性與瞬變性，給計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理帶來了很大的難度。而通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理與評價(jià)中，能夠有助于管理有效性、全面性與評價(jià)客觀性的提升。而當(dāng)前應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全管理與評價(jià)上的人工智能技術(shù)主要有以下兩個(gè)方面。

人工智能問題求解技術(shù)：這一項(xiàng)技術(shù)是在既定的條件下，用于解決某些問題并在規(guī)定步驟內(nèi)完成的算法。它包括了狀態(tài)圖基礎(chǔ)下的搜索技術(shù)、謂詞邏輯基礎(chǔ)下的推理技術(shù)及結(jié)構(gòu)化知識表示基礎(chǔ)下的求解技術(shù)。其中，搜索技術(shù)通常是對狀態(tài)空間、問題空間和博弈搜索進(jìn)行，一般對同一個(gè)問題，往往需要運(yùn)用多種搜索技術(shù)[4]。因此，在應(yīng)用過程中，需要對最優(yōu)的搜索技術(shù)進(jìn)行判斷，以此才能提升搜索效率。而評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)則包含了搜索空間與最優(yōu)解，為了能夠獲得最優(yōu)搜索，就需要借助公式：f（n）=g（n）+h（n）對其進(jìn)行評估。在上述公式中，f（n）表示從網(wǎng)絡(luò)S節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)的最短路徑，而h（n）則表示從網(wǎng)絡(luò)n節(jié)點(diǎn)到g節(jié)點(diǎn)的最短路徑。因此，將該項(xiàng)人工智能技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理與評價(jià)中，能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)，提升資源管理效率與質(zhì)量。

專家知識庫技術(shù)：該項(xiàng)人工智能技術(shù)是專家系統(tǒng)重要的組成部分，其在很大程度上決定了專家系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用效果。而當(dāng)前的專家知識庫技術(shù)主要包含基礎(chǔ)的原理理論與直接或間接獲取經(jīng)驗(yàn)積累的專門知識。該技術(shù)通過對已知的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價(jià)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行編碼、并建立數(shù)據(jù)庫，從而使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理決策能夠得到專家經(jīng)驗(yàn)的支持，促使同種或是相似的管理問題、評價(jià)問題能夠較好地完成。

3 結(jié) 論

綜上所述，現(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，而人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用優(yōu)勢也得到了很好的證明，在很大程度上推動了現(xiàn)代化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向智能化發(fā)展。但關(guān)于人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，仍需要不斷深入研究，在發(fā)揮人工智能優(yōu)勢的同時(shí)，盡可能地解決其存在的不足，從而使其能夠得到更好的應(yīng)用。

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作者簡介：王春花（1979.10-），女，漢族，河南項(xiàng)城人，教師，講師，學(xué)士。從事計(jì)算機(jī)專業(yè)課教學(xué)工作。