劉陽
(哈爾濱職業(yè)技術(shù)學(xué)院,黑龍江哈爾濱,150081)
人工智能近幾年成為了一個焦點詞匯,人工智能利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),能夠?qū)σ延械木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練,讓該網(wǎng)絡(luò)能夠具備人的邏輯思維能力。當(dāng)然,人工智能現(xiàn)在多是處于算法階段,如果想要人工智能應(yīng)用在生產(chǎn)生活中,還必須有硬件系統(tǒng)的支撐。而計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是人工智能的重要載體。計算機(jī)設(shè)備具備較強(qiáng)的運算芯片,能夠有效的處理復(fù)雜的運算過程,當(dāng)人工智能處于學(xué)習(xí)階段時,更好的硬件系統(tǒng)可以提升其學(xué)習(xí)效率,減少運算時間。因此,將計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合,是未來發(fā)展過程中的重要方式。隨著技術(shù)研究的不斷推進(jìn),現(xiàn)在許多智能化技術(shù)已經(jīng)在生活中得到了應(yīng)用,比如我們常見的人臉識別系統(tǒng)、智能報警系統(tǒng)等,這些技術(shù)都是通過人工智能與計算機(jī)技術(shù)的結(jié)合獲得的產(chǎn)物,對于提高工作效率,降低人力成本,提高工作的精確度方面有著重要的提升。
人工智能是現(xiàn)在發(fā)展過程中非常熱門的技術(shù)之一,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能與互聯(lián)網(wǎng)的融合也更加緊密。在互聯(lián)網(wǎng)與人工智能結(jié)合的過程中,模糊信息處理能力和學(xué)習(xí)能力是其中的關(guān)鍵,通過對信息的模糊化處理能夠處理不確切的信息,而通過學(xué)習(xí)技術(shù)能夠利用海量的信息提升人工智能技術(shù)的可靠性。
模糊信息的處理能力依賴的是模糊控制技術(shù),所謂模糊控制技術(shù)便是將不確切的表達(dá)信息通過模糊化的方式進(jìn)行處理,最后通過反模糊化輸出確切的表達(dá)。
從圖1中可以發(fā)現(xiàn),模糊系統(tǒng)主要包含四個部分,其中模糊產(chǎn)生器是將外部表達(dá)通過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換為模糊化的表述方式,并且設(shè)置其中的閾值范圍,而模糊規(guī)則庫則是根據(jù)已有的經(jīng)驗設(shè)置的運行規(guī)則,當(dāng)輸入信息進(jìn)入模糊推理機(jī)之后就會根據(jù)規(guī)則庫中的規(guī)定運行。最后當(dāng)運行結(jié)束之后,需要對輸出信息進(jìn)行反模糊化處理,并將計算結(jié)構(gòu)反饋給下一程序。

圖1 模糊系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)圖
人工智能其實是按照人類的思維去訓(xùn)練一個模型,讓模型能夠根據(jù)現(xiàn)場的情況不斷改進(jìn)和優(yōu)化自身的能力。在這個過程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將會起到巨大的作用,該技術(shù)主要是研究研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能,是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一,研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律,利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同,機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)步驟如下:
步驟1:網(wǎng)絡(luò)初始化。根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出序列(X,Y)確定網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)n、隱含層節(jié)點數(shù)l,輸出層節(jié)點數(shù)m,初始化輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值ωij和ωjk,初始化隱含層閾值a,輸出層閾值b,給定學(xué)習(xí)速率和神經(jīng)元激勵函數(shù)。
步驟2:隱含層輸出計算。根據(jù)輸入變量X,輸入層和隱含層連接權(quán)值ωij以及隱含層閾值a,計算隱含層輸出H。
步驟3:輸出層計算。根據(jù)隱含層輸出H,連接權(quán)重ωjk和閾值b,計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出O。
步驟4:誤差計算。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出O和期望輸出Y,計算網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e。
步驟5:權(quán)值更新。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e更新網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值ωij和ωjk。
步驟6:閾值更新。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e更新節(jié)點閾值a,b。
步驟7:判斷算法迭代是否結(jié)束,若沒有結(jié)束,返回步驟2。

圖2 人工智能計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)圖
人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理過程中的用途非常大,人工智能能夠智能的識別對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生危險的信息,并且對這些信息進(jìn)行攔截和屏蔽,避免其中的木馬信息會對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)造成損害。比如現(xiàn)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中使用的入侵檢測和只能防火墻技術(shù)。入侵檢測是對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行防護(hù)的重要階段,能夠?qū)⒉涣既肭诌M(jìn)行有效攔截,從源頭遏制網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險的產(chǎn)生,進(jìn)而維護(hù)用戶信息安全、避免損失,通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的整體質(zhì)量得到提高,網(wǎng)絡(luò)專家在對入侵的情況與特質(zhì)進(jìn)行分析后,能夠形成推理機(jī)制,并建立健全的專業(yè)數(shù)據(jù)庫,以便于為未來入侵檢測的開展提供判斷依據(jù)和工作資源,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全管理工作效率的提高。目前人工智能技術(shù)在入侵檢測當(dāng)中的工作方式,多以加入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等應(yīng)用為主,對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的安全提供可靠保障。(2)智能防火墻。防火墻技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的主要手段之一,通過有機(jī)結(jié)合各類用于安全管理與篩選的軟件和硬件設(shè)備,幫助計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)外網(wǎng)之間建構(gòu)一道用于隔離的安全屏障,進(jìn)而為用戶的資料與信息提供防護(hù)作用,在人工智能技術(shù)與防火墻技術(shù)深度融合后,能夠形成完備的智能防火墻體系,網(wǎng)絡(luò)信息的甄別和處理能力極大提高,對計算機(jī)聯(lián)網(wǎng)運行期間的一切安全隱患進(jìn)行防御,保證計算機(jī)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。如圖1所示,為人工智能計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)圖。
計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能還可以通過Agent技術(shù),對網(wǎng)絡(luò)用戶在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的使用習(xí)慣進(jìn)行自動化的識別,這樣就可以在用戶使用電腦查找信息的過程中,將有效地信息第一時間向用戶進(jìn)行反饋,來借此節(jié)約用戶的信息查詢時間。Agent技術(shù)主要是由知識域庫、數(shù)據(jù)庫、解釋推理器等相應(yīng)的軟件實體進(jìn)行組成利用。該技術(shù),能夠?qū)τ脩粼谟嬎銠C(jī)上的使用信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并且將這些信息進(jìn)行歸類處理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效分析和有效利用。在這個過程中計算機(jī)能夠?qū)W習(xí)用戶的使用習(xí)慣,為用戶推送符合使用習(xí)慣的信息。比如通過購物信息的瀏覽與最近的其他瀏覽信息的結(jié)合,能夠智能地向用戶推動自己感興趣的物品。
人工智能與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合,能夠讓傳統(tǒng)的計算機(jī)控制技術(shù)向著智能化的方向發(fā)展。通過人工智能算法提升計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對大數(shù)據(jù)的處理能力,實現(xiàn)模擬人類思維能力的功能。