董廣智
摘 要:隨著計算機網絡技術不斷深入到人們的實際生活中,其在網絡安全以及智能管理方面應用愈加廣泛。在計算機網絡技術中廣泛應用人工智能能夠提高計算機網絡的工作效率,提高計算機網絡的防御功能,效果較為理想。本文對人工智能在計算機網絡系統中的應用進行了分析,希望相關的研究人員以借鑒和參考。
關鍵詞:人工智能 計算機 網絡技術 應用
1 前言
人工智能技術就是對人的思維過程進行模擬,使其代替人類進行思考完成一些較為危險的任務,將人工智能應用于計算機網絡中能夠取得較為理想的效果。
2 人工智能在計算機網絡技術中的應用
2.1 安全管理方面應用
計算機的安全防護網絡目前主要有系統防火墻、入侵檢測系統、內部識別系統組成。人工智能技術應用于計算機防護網絡能夠有效增強其智能識別體系,利用智能化處理的概念提高網絡管理的效率,同時能夠增強對于不良信息的攔截能力,提高安全檢測的效率。其能夠對于普通防火墻缺陷進行彌補,預防病毒侵襲。并且對于垃圾郵件能夠進行智能處理,開啟分類掃描機制,有效提升計算機預警功能 。普通防火墻自身不具備加密的數據流,因此不能夠迅速的對病毒以及垃圾郵件進行攔截。利用人工智能技術能夠有效設計智能化擋火墻,將測算法應用于數據識別中,提高對于系統的監控能力。智能防火墻能夠對于外來訪問數據進行有效的控制,并且與過濾技術進行有機結合,能夠有效彌補傳統防火墻的安全漏洞,使得安全性能夠得到全面落實。在智能防火墻的監控范圍之內,其協議層能夠全面控制,并且客戶的配置任務也能夠得到有效縮減,在數據攔截過程中能夠有效實現數據加密以及數據的解密工程。同時,也能夠有效支持虛擬網絡的vpn工程,在智能算法的攔截之下,能夠有效隱藏計算機內部的重要信息,并且將過濾服務進行有效融合,提升了系統的計算機性能。
2.2 智能檢測系統
智能檢測主要是針對計算機的安全管理技術,其對于入侵的網絡數據進行有效檢測,能夠在網絡攻擊發生之前對于攻擊進行有效預防。智能檢測系統能夠對于訪問網絡的數據進行有效收集,并且對于可疑的信息進行有效判斷,對于可能為攻擊的信息發出預警,結合后臺的控制系統,采取相應的預防措施。智能檢測系統的應用能夠使得系統的入侵檢測得到有效提高,減少了系統遭到侵入的可能性。在智能檢測系統中廣泛應用專家識別系統,利用神經網絡的技術對于訪問數據進行有效挖掘,并且根據攻擊的內容制定出合理的解決方案。人工智能在學習以及練習方面具有諸多的優勢,也能夠對于許多未知的病毒以及攻擊程序進行有效的控制,這種智能檢測系統能夠有效維護計算機主題網絡的安全性。
2.3 人工免疫技術
人工免疫技術就是建立在模仿人體免疫系統功能基礎之上,在這個系統中主要包括基因庫以及自身克隆的選擇,這種技術能夠有效彌補自身安全系統在病毒,處理以及識別未知病毒上的缺陷。舉個例子說,在基因庫中,可以有效實現基因的重組,發生類似于基因的突變過程,這種突變能夠使得基因庫中對于入侵系統的病毒進行有效識別,一些未知的病毒也能夠在識別范圍之內。基因庫的建設仍舊處在摸索的階段。在進行否定選擇過程中,首先產生一連串隨機字符,然后選擇是否進行有效刪除,如果刪除字符能夠確定為合格的監測,那么將其確定為入侵數據。人工免疫技術在計算機安全網絡防范系統中得到了廣泛的應用,具有較為明顯的應用前景。
3.4 數據融合技術
數據融合技術是建立在人腦思考的基礎之上,能夠模仿人類對于信息進行有效處理,它能夠實現數據組的信息整合,實現資源的合理利用,體現資源的協同利用程度。數據融合技術技術能夠有效用于計算機安全管理防護體系中,能夠有效實現聯合傳感器的作用發揮,使得傳感器的效用得到有效提升。同時能夠有效彌補個體傳感器在進行入侵檢測時是生命里的局限性,入侵檢測能夠獲得更大范圍的檢測,這種技術如果與其它智能技術相結合將會產生極佳的防范效果。
3.5 人工智能的問題解決方案
人工智能的問題解決方案主要依靠算法來解決,能夠在有限的約束條件下以搜索算法作為基礎依據,合理調整搜索推理技術,有效解決狀態空間模型問題。能夠對于問題進行快速定位,并且在短時間內迅速對于問題的有效解決方案進行判斷。在傳統的計算機網絡中應用人工問題智能解決方案能夠提高問題解決的效率,有效縮短問題解決的時間實現問題,提高解決質量和效率,因此在實際工作中應該廣泛進行推廣。人工智能問題解決離不開專家知識庫技術。專家知識庫技術是整個專家系統的重要組成部分,它能夠對于專家系統產生直接性的影響。我國現階段專家知識系統主要包括基礎理論以及實踐經驗積累,通過在計算機網絡中進行編碼,組建專家知識庫,能夠使得內部計算機系統直接獲得專家的支持或者類似于專家知識管理,組建相應的問題解決評價系統,在計算機網絡管理中也得到了很好的應用。
結束語
人工智能在計算機網絡中具有非常強大的適應能力,其自身所具備的優勢正好能彌補計算機網絡短板,這對于提升計算機網絡的整體協調性具有非常積極的作用,因此人工智能技術在計算機網絡中的應用還需要進一步研究,其具有廣泛的市場前景。
參考文獻:
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