人工智能在計算機網絡技術中的應用探究

陳紫陽

摘 要：隨著社會的飛速發展，我國的科學技術的發展也有了很大的提高。人們開始在不同的領域中應用計算機網絡技術，傳統的處理路徑、運算方式法達到人類對于計算機技術的要求。所以，計算機網絡技術中全面應用人工智能是必然的發展趨勢，且能夠獲得理想的效果。人工智能主要是可以通過與人類相似的智能方式作出系列反應的智能機器，可發揮人工智能功能，幫助人類開展危險或者復雜的工作，促進工作效率明顯提高，為人身安全提供保障。筆者對計算機網絡技術中應用人工智能的相關措施進行全面分析。

關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；應用探究

引言

人工智能又可稱為機器智能，主要是模擬人的思維信息過程、行為以及意識等，可發揮人工智能功能，代替人類開展機械性、復雜性以及危險性等工作，促進工作質量以及工作效率明顯提升。計算機網絡技術中全面應用人工智能可發揮非常明顯的優勢，一方面，人工智能可有效處理不確定的信息，并全局或者局部跟蹤以及掌握系統資源，在獲取信息的情況下實時向用戶提供針對性的信息功能。另一方面，人工智能具有較為明顯的寫作能力，在全面整合有效資源的前提下，使資源合理傳輸以及共享全面實現，在計算機網絡管理中應用人工智能技術，可使工作效益以及工作效率明顯提升。同時，人工智能技術在計算資源消耗、處理非線性問題方面的優越性也較為明顯，因此，應用在計算機網絡技術中的可行性較高。

1人工智能的特點和其優勢

人工智能，是由很多元素的知識結構所構建起來的，尤其是結合了計算機技術方面的知識，之后采取分區域的形式來整理，這樣的話就能夠確保人工智能得到進一步的發展。人工智能發展勢頭如此良好，主要是因為計算機網絡的普及應用。從這方面就可以了解到，人工智能的發展與計算機網絡有著很大的關聯性。站在人工智能的角度進行分析的話，其在計算機網絡的發展下，讓自身的技術能夠完善；而站在計算機網絡的角度來看的話，人工智能因為被普遍的使用，迅猛的發展勢頭也加強了計算機網絡技術的發展，從而讓計算機網絡環境也變得越來越好，這樣一來計算機網絡就會有更好的運行條件。人工智能在很多方面給人們的生活起到幫助作用。比如，計算機網絡無法處理模糊信息，那么如果采用人工智能的話，就能夠具有非常好的效果。在處理模糊數據的過程中，人工智能可以順利的完成任務，由于人工智能在處理模糊數據的過程中可以有效的躲避程序的固定化約束，所以根據人工智能能夠處理模糊數據的能力，可以把這些信息采取分類，這樣一來就能夠讓工作人員的勞動強度降低，而且還能夠提高工作效率。另外，人工智能還可以讓計算機網絡得到更好的應用。計算機網絡結合人工智能，可以做好有關的管理工作。此項技術的采用，能夠實現對計算機網絡系統分層管理。計算機網絡系統里具有多個層次，同時人工智能還具備協調的作用，利用這個作用可以對計算機網絡系統進行監控，并且還能夠讓其得到更強的協調性，另外計算機網絡系統還融合了人工智能處理，這樣一來計算機網絡系統就能夠提升處理效率。

2人工智能在計算機網絡技術中的應用

人工智能在計算機網絡技術中的應用主要體現在兩個方面，一方面是在計算機網絡安全管理技術中的應用；而另一方面則是在計算機網絡系統管理與評價技術中的應用。下面筆者就對人工智能在這兩方面的具體應用進行分析、探討。

2.1網絡安全管理方面

當前的計算機網絡安全管理技術主要表現為防火墻、入侵檢測與反垃圾郵件系統，因此，將人工智能應用于計算機網絡安全管理方面，就是將其應用于以上三種技術上。其中，智能防火墻對應的是智能化識別技術。通過采用統計、概率等計算方式，對存在的文獻信息、數據進行識別和處理，以舍去原本計算機網絡管理技術中的大量計算，促使網絡安全管理效率的進一步提升。此外，智能化技術不僅能夠對有害的信息進行攔截，還能提升計算機網絡安檢效率，彌補了普通防火墻在拒絕服務攻擊上的缺陷，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，則是通過將威脅計算機網絡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預警等功能，但其不足之處在于，保護的范圍具有一定的局限性。入侵檢測是計算機網絡安全的核心，人工智能在這方面具有明顯的應用效果。按照入侵檢測工作步驟劃分，可以將其分為數據的采集、數據減少、行為分類和報告反映四個工作階段，而當前能夠用于入侵檢測中的人工智能技術主要有以下幾種。規則生產式專家系統：這一技術是目前入侵檢測應用最為廣泛的人工智能技術，其是一種以專家經驗性知識構建的數據庫與推理機制基礎上建立的一種技術。其技術的原理是通過將事先已經獲得的入侵特征編成特定的規則，并將這些規則構建成數據庫。在安全管理的過程中，通過專家系統，能夠自動將審計記錄與規則作為入侵檢測判斷的依據，從而實現即時發現和判斷入侵種類和危害。因此，該項人工智能技術對于提升入侵檢測效率與準確性具有一定的促進作用，但由于它是建立在已有范圍基礎上的，故而檢測范圍具有一定的局限性。數據挖掘技術：這一技術的原理是通過準確、全面地提取與描述審計程序對網絡連接與主機會話的特征，以此通過這一智能技術對準確捕抓計算機網絡正常活動規則或是入侵模式規則進行記憶與學習。當計算機網絡存在議程檢測時，該技術能夠對有害的入侵進行準確的識別，這一人工智能技術有助于提升入侵檢測的針對性。人工神經網絡：這是一項建立在人腦學習技能模擬基礎上的人工智能技術，其在容錯性與學習能力上具有一定的優越性。而該項人工智能技術還可對發生畸變或是噪音輸入模式進行有效的識別，故而在入侵檢測上的效率更高，效果也相對理想，所以這一技術在計算機網絡安全技術中的應用較為廣泛。

2.2人工智能在網絡綜合管理中的應用

人工智能在計算機網絡技術的應用中，網絡管理的智能化是一個非常重要的方向。基于人工智能中的問題解決技術與專家系統，能夠建立起網絡綜合管理系統，從而為網絡綜合管理工作以及系統評定工作的開展奠定基礎。具體來看，網絡綜合管理系統是借助專家系統對某個行業領域中的專業技術與專家經驗進行分析、總結，最終將其錄入知識庫之中，并形成一段智能程序。這樣在進行邏輯處理時，就可以調取知識庫中的專家知識進行診斷評估，借助問題解決技術來制訂解決方案，這在瞬變性、動態性愈加明顯的網絡環境中具有非常高的價值。

結語

總而言之，人工智能技術的應用是計算機網絡技術發展中重要的環節之一，賦予計算機網絡服務人工化和智能化的特點，滿足人們對計算機網絡的生活和工作需求。同時，通過科學合理性的應用人工智能技術，從本質上提高計算機網絡技術中信息的安全性，避免人們重要信息出現泄漏和被盜竊的學習，為人們提供良好的計算機網絡環境。

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（作者單位：安徽中科龍安科技股份有限公司）