人工智能在計算機網絡技術中的應用

李治前

摘要：人工智能技術是繼大數據、云計算技術之后興起的一種先進技術類型，人工智能技術在實際應用過程中呈現出諸多優勢，深受大眾的認可與肯定。現如今，在計算機網絡技術領域，人工智能技術與之的融合程度愈發緊密，不僅僅充分展現出了靈活性優勢，而且大大提升了數據信息資源的處理與分析效率和質量。基于此，本文將對人工智能在計算機網絡技術中的應用進行分析。

關鍵詞：人工智能;計算機網絡技術;應用

1 人工智能的內涵

人工智能技術是隨著計算機信息技術逐步發展成熟的一個產物，它能夠自動模仿、理解人們的日常思維和心理行為，綜合性較強。人工智能技術研究涉及領域廣泛，包括肢體心理學與肢體語言學等。此外，人工智能也已經能對一些人類日常行為模式進行智能模仿，如對人體圖像與其他聲音信息進行模仿處理等，這種模仿處理方式較為符合智能化，能夠有效幫助專業人們更好地進行分析和正確處理一些復雜問題。人工智能技術可對各種人類日常思維方式進行智能轉化，使其轉變成為一種具體管理信息，然后將這部分具體信息直接錄入一個計算機管理系統，機器人在接受這些數據之后，就可以自動開展各種智能化管理操作。同時，計算機基于網絡的技術持續快速發展也在一定很大程度上直接影響了各類人工智能的持續發展，二者互相發揮作用，使網絡和大數據中的信息由人工機器進行操作，并實時展示最終計算結果。

人工智能是一種基于計算機網絡技術開發的新技術，具有以下特點。第一，網絡模糊分析方法，可以進一步突破傳統程序的界限，模擬人類智能活動，處理不確定信息，同時對部分或全部資源進行跟蹤和分析，為用戶提供更多可用的信息。第二，智能網管的性質，可以通過使用人工智能，進一步提高網絡信息處理的速度，通過記憶功能進一步改善信息，更完善地存儲信息。第三，人工智能處理工作的能力強，人工智能擁有龐大的數據庫，通過計算機網絡技術，可以提高工作效率，并且其學習能力非常強大，可以優化并整合資源，提高信息的利用率。

2 計算機網絡技術發展中存在的問題

隨著互聯網和大數據時代的到來，人們對于網絡安全重視程度越來越高，為了有效解決這一網絡安全的問題，需要通過尋求一種更好的方法和途徑去推動整個社會的進步。互聯網和移動通信技術的應用與推廣對于我國當今社會發展是一個很重要的變化，如何有效地利用并整合互聯網和移動通訊領域海量的數據資源也被認為是一個很大的難題。使用傳統的電腦或者計算機方式進行信息分析工作，大量的信息都只能通過簡單的邏輯對其進行分析和處理，無法準確分辨出信息真偽，這會導致數據的收集和利用缺乏依據，進而產生不利影響，同時，也限制了網絡信息技術的發展。互聯網上有大量的信息，要如何快速準確地找到需要的有用信息，并確保其找到的信息真實、安全，這是一個急需要解決的難題。當前的技術還不完善，技術人員還將需要繼續追求和開發更智能的技術。計算機網絡技術在給人們帶來諸多便利的同時，也成為眾多犯罪分子利用漏洞增加網絡犯罪可能性的工具，為了進一步有效地減少這些犯罪，還需要加強對計算機網絡技術的監控。但是在互聯網絡中將龐大的信息進行整合分析是一個很大的難題，想要合理地利用網絡資源，計算機就需要形成能夠自動、高效地收集信息并執行相應動作的智能管理系統，利用計算機網絡技術對犯罪分子進行監控，進行嚴厲打擊。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用

3.1 規則產生型專家系統

網絡安全威脅問題越來越嚴峻，社會各個領域對計算機網絡安全管控也表示出越來越高的重視程度。針對各類檢測系統都需要及時進行更新和維護，進而保證其系統可以安全穩定運行，以便更好地實現網絡安全管控目標。對于計算機網絡技術而言，融入人工智能技術有著很強的促進功效，其對于構建豐富、健全的數據庫，構成規則產生型專家系統至關重要。基于不同的入侵方式、數據挖掘技術中來以及整合過程的差異性，形成計算機編碼，對諸多非法入侵行徑做出精準判斷和深入分析，大大提高了計算機網絡的安全性。針對計算機網絡運作情況，持續改進計算機網絡系統，進一步判定和分析具體入侵情況，并以此結果來及時更換計算機設施。

3.2 神經網絡的應用

神經網絡系統是一種大規模網絡并行動態分布式信息處理器，它由多個單元信息處理單元組成，能夠并行分布和存儲各種信息處理，具有較強的信息學習分析能力和信息容錯處理能力，能夠主動組織和學習知識，能夠主動適應不同網絡信息處理方法的要求。每個處理神經元可以呈現相對獨立的協作關系，這不僅有利于并行處理，而且可以以較快的運行速度同時完成不同處理器的任務。實現的操作方式主要有兩種，分別是加載硬件和驅動軟件。神經網絡比較適合廣泛在移動網絡安全技術領域中用于信息識別以及學習，從而使其能夠較好地作為應對網絡攻擊者的手段，當下基于神經網絡檢測技術已經被十分廣泛地應用在移動網絡的各種入侵軟件檢測技術領域，包括移動計算機網絡蠕蟲入侵檢測、垃圾郵件入侵檢測、僵尸軟件檢測和網絡惡意軟件入侵檢測。以各種入侵個體檢測系統為例，傳統的各種入侵個體檢測分析方法由于存在入侵檢測數據效率低的巨大缺陷，不能十分準確地及時識別各種入侵個體行為，因此在入侵訓練系統數據集的研究基礎上，結合多層循環神經網絡和各種多層神經感知器檢測技術，創建了一套可以同時檢測多種入侵個體行為的多層神經網絡檢測系統。這些模擬神經網絡在模擬軟件和數字圖形信號處理器的大力支持下已經能夠實時進行高速數據處理，在神經網絡攻擊防御技術領域已經得到了廣泛應用，同時模擬神經網絡的快速發展已經成功迎來了第三代以數學仿真器和生物醫學神經網絡為主的模擬神經網絡。

3.3 數據挖掘技術

數據信息的挖掘處理對于提高人工智能在計算機網絡中的應用效果尤為重要，數據挖掘技術在很大程度上影響著數據信息的存儲量和實際運用效果。將數據挖掘技術與計算機網絡技術融合在一起使用，嚴格按照既定的挖掘步驟來對數據資源進行深入挖掘，可有效提高和保障計算機網絡的安全性與穩定性。從技術運作機制角度來分析，如果數據信息數量和種類逐步遞增，運用數據挖掘技術時，便可借助關鍵詞來深入分析和掌握計算機入侵規律，并對相關入侵數據信息做出及時準確的記錄，以方便后續的判斷和分析，進而實現提升計算機網絡安全性的目的。以計算機網絡系統被入侵為例：將計算機網絡技術和人工智能結合到一起，可以有效提高判定與分析非法入侵情況的準確率，并針對被入侵情況構建起相對應的防控系統體系，如果再次遭遇類似入侵情況，便會及時做出相應警告。此外，應用人工智能技術，還可以實現非法入侵行徑的自行識別處理，并且及時記錄與整理錯誤的數據信息，進而全面提升計算機網絡系統運行的安全性與穩定性。

4 結束語

人工智能已經為推動我國許多科技行業的持續發展進步提供了更好的信息技術支持。作為新信息時代應用計算機信息網絡安全技術的企業管理者，必須盡早充分意識到我國人工智能在當今信息時代背景下的快速發展的巨大優勢，及時將其廣泛應用融入現代計算機信息網絡的安全技術管理和信息系統管理之中，給屬于我國的現代計算機信息網絡安全技術體系創建開辟出更為廣闊的產業發展創新空間。

參考文獻：

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