人工智能在計算機網絡技術中的應用探究

閆祥旗　鄭皓文　王成獻

摘要：隨著我國科學技術的飛速發展，人工智能技術已經在很多行業和領域中得以廣泛應用。人工智能技術作為一項新興的科學技術，主要是通過計算機技術來模擬出人的一些思維過程和方式，并且采取一些智能化的行為模式。對于計算機領域未來的發展而言，人工智能化屬于必然趨勢，把人工智能技術應用到計算機網絡技術中，推動計算機人工智能的進一步更新與發展，讓計算機操作變得更加智能化和高效化，為更多用戶帶來優質快捷的服務。本文主要探討了人工智能技術在計算機網絡技術中的應用。

關鍵詞：人工智能;計算機網絡技術;應用

引言

目前，人們越來越關注人工智能技術，且在計算機網絡技術中使人工智能技術得到深入的融合，多種類型的智能家居，智能機器人，等等，已經在實踐的過程中得到日益廣泛的應用，由此使計算機網絡技術發展和人工智能有更為緊密的聯系，實現深層次的融合，而這樣的情況對于人們的生產學習和智慧生活的打造，都有著關鍵性的作用。

1人工智能在計算機網絡技術中應用的基本方法

①啟發式搜索。計算機網絡技術常用的搜索方法是盲目性搜索。其實現原理是：以發起搜索任務的網絡節點為起點，依據現有的網絡傳輸通道，向各個可能的網絡傳輸通道傳送信號，對可能達到搜索任務目標的所有方案都進行試驗。人工智能運用于計算機網絡技術中，將盲目性搜索轉換為啟發式搜索。啟發式搜索具有較強的智能性。這是由于它在接收到搜索任務以后，會憑借在以前搜索任務中積累的經驗與啟發式的信息，將那些獲得搜索目標可能性極小的方向排除掉，先對能夠獲得搜索目標可能性較大的路徑進行搜索，搜索的資源消耗較小，搜索的效率、準確率較高。人工智能啟發式搜索技術依賴于啟發式策略與算法的設計，這是人工智能的核心問題，是極具潛能的人工智能技術之一。1.2自動規劃。自動規劃是指人們為了解決某個比較復雜、大型的問題前，會將其劃分成多個相對簡單的小問題。當每一個小問題一一得到有效解決后，距離復雜的、大型的問題的解決就越來越近。智能性規劃的本質是將復雜、大型問題降解后，同時降低了問題難度，從而找到解決問題的切入點與突破口。目前，自動規劃方法已經被運用于高級求解系統之中，規劃中每一個目標都是非常詳盡、具體的，它從特定的問題狀態出發，對動作進行推理，對每個有待解決問題的過程進行規劃，最終達到解決問題的目標。

2人工智能在計算機網絡技術中的應用

2.1在防火墻領域中的應用

防火墻屬于計算機網絡中非常重要的監控系統，其設置于網絡邊界之上，借助于阻斷連接的方式來攔截可能存在的不安全信息，在各個網絡之間，防火墻扮演著網關的角色。但隨著信息技術的更新發展，各種病毒、木馬的入侵方式更加多元化，傳統防火墻逐漸難以承擔起這一重任，可借助于人工智能技術來提高其工作效率。當前，對計算機網絡進行的攻擊或入侵形式通常是病毒攻擊、網絡騷擾或DOS攻擊等，將人工智能技術與防火墻技術相結合，可以從傳統的被動過濾轉變為主動識別，能夠對網絡中可能存在的風險因素提前處理，依靠數據分析處理技術防范網絡攻擊，促進防火墻安全性的提高。

2.2在系統管理過程中的應用

針對計算機網絡系統管理而言，融入人工智能技術，能夠切實提升系統管理質量和效率。當前，計算機網絡技術迅猛發展，網絡用戶量不斷增長，其中有很多用戶信息十分龐雜，網絡信息有極大的變化，使計算機網絡系統管理工作面臨嚴峻挑戰。針對這樣的情況，有效應用人工智能技術，可以確保計算機網絡和人工智能兩者優勢互補，對計算機網絡實現綜合性的優質性的管理，能夠確保計算機網絡系統進一步向著智能化和人性化的方向發展。

2.3在入侵檢測中的應用

對于計算機網絡安全來說，入侵檢測技術屬于最基礎的防線，同時屬于防火墻中的核心功能，主要負責對計算機網絡系統運行狀態進行監控。借助于信息傳輸篩選，能夠根據實際情況自動提出預警，若系統內存在可疑信息能夠及時對網絡進行隔斷。對于入侵檢測系統來說，要求其對傳輸數據信息予以實時分析監控，隨著網絡設備的不斷更新和發展，信息傳輸速率持續提升，對于入侵檢測系統也提出了更高的要求，在很大程度上增加了其工作負擔。另外，對于入侵檢測技術的實際應用來說，信息識別盲區的現象一直存在，可能造成系統發出無用警報，影響計算機網絡穩定運行。借助于人工智能技術能夠很好地解決這一問題，在短時間內進行信息識別，促進檢測效率提高，同時促進入侵檢測系統的更新與優化，進一步減少系統錯報率，為用戶帶來更加科學高效的服務。同時，人工智能技術的實際應用還可以促進系統自我保護水平的不斷提高，對計算機網絡運行性能予以優化，讓網絡安全穩定性得以保障。現階段人工智能技術在模糊識別系統中得以普及推廣，在專家系統中也有了非常廣泛的應用，也受到了諸多好評與認可。

2.4在計算機網絡維護中的應用

傳統計算機網絡維護處理數據效率低，周期長，質量也難以保障，跟不上用戶的需求，我們可以把人工智能技術應用至計算機網絡維護中。以人工智能為載體的計算機維護應用領域十分廣泛，其中智能故障溯源技術可以過濾篩選分類告警信息，提取故障特征，并根據KPI指標，故障處理經驗等進行AI學習，形成故障診斷資料庫，根據每個告警信息間的關系進行故障溯源。具體流程如圖1所示。人工智能通過海量數據的支持，可以作為信息分配的載體，建立智能數據庫，收集用戶行為信息進行學習和反饋，然后針對不同環境進行預期分析，為用戶提供智能決策規范。

2.5在計算機網絡管理以及系統評價環節中的應用

計算機網絡技術的實際發展過程中，對于計算機網絡管理以及系統評價的工作能夠建立相對應的優勢，使計算機網絡管理部門能夠和技術部門產生相對應的聯系，使各部分的信息內容得到共享和反饋，保障信息交流管理的實際效果。但是實際中，當前計算機網絡管理以及系統評價工作的開展需要通過人力資源的方式來進行落實，但是這種人工對智能技術進行處理的工作特別容易受到操作人員本身的影響。在人工智能處理的過程中，存在一些不合理的行為，可能會導致整體的應用受到限制。實際中，人工智能基礎的應用已經使計算機網絡技術的實際應用水平得到了顯著的提高，與此同時也為網絡管理和系統評價工作的順利開展提供了科學的技術支撐和保障。而人工智能技術的應用又可以使計算機系統了解故障問題，對故障進行自我診斷，并且實現信息的反饋和計算，從而能夠促進計算機管理成本的控制。通過人工智能技術在計算機網絡系統評價體系中的應用，可以幫助用戶更好地發現在計算機實際使用環節存在的具體問題，進一步完善計算機系統的運作體系，了解在計算機網絡系統實際運行過程中存在的問題。如果發現計算機遭受到了黑客威脅，就可以通過人工智能技術執行相對應的指令操作流程，減少黑客的威脅，保證計算機網絡系統能夠實現安全穩定的運行。另外，專家知識數據庫技術也是人工智能技術應用過程中一種具體的表現，這主要是通過知識之間的連接來對數據信息系統進行處理，綜合分析不同網絡系統之間的網絡結構體系，并且對各部分的功能進行全面的分析，了解其中存在的不妥善部分，完善整體的系統，提高計算機網絡技術的實際應用效率和價值。

結語

總而言之，如果要使人工智能技術和計算機網絡技術實現完美的融合，將人工智能技術滲透在計算機網絡技術中，能夠更好地減少信息泄露和丟失的問題，使互聯網系統能夠高速穩定的運行，促進相關工作的順利開展，保障計算機系統的使用效率。

參考文獻：

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