人工智能在計算機網絡技術中的運用

淦華山

（江西省信息中心，江西 南昌 330000）

信息時代處理數據，普遍采用計算機設備與技術，而且隨著時代進步，信息技術水平提升，人工智能技術開始在數據處理領域得到普及，也是計算機網絡技術非常重要的輔助手段。應用人工智能技術，是以人的邏輯思維和學習能力為基礎，將其與機器編程結合，機器模擬人的性能，加強運行行為的智能化，其優勢主要表現在數據、算力和算法上。人工智能在計算機網絡技術中使用，計算機處理數據的效率更高，系統在運行時更加穩定，也被賦予智能化特征，是社會發展非常重要的技術推動力。但是人工智能的應用，需要解決安全性、數據處理效率等諸多問題，這也成為計算機網絡技術進步的關鍵點。

1 人工智能技術

1.1 應用優勢

第一，提高數據傳輸與處理效率。人工智能在網絡中應用，要保證網絡環境的安全性，為信息傳輸營造良好的條件[1]。計算機管理是加強穩定性、安全性的可行舉措，也有利于信息高效傳輸。人工智能是信息化時代下數據處理的優先技術手段，可以提高傳輸、處理效率。第二，模糊邏輯實現無縫管理。人工智能中包含模糊邏輯，而且在應用中無需開發模糊邏輯，信息數據的處理也可以發揮出模糊邏輯優勢，在信息在線處理方面具有明顯優勢。將模糊邏輯和人工智能結合，憑借智能化的特點，實現諸多網絡連接管理，所以各個級別都可以實現無縫管理[2]。第三，簡化管理流程。通過人工智能技術創建邏輯，在采集數據后可以簡化處理流程，基于互聯網進行信息管理、處理也有非常明顯的優勢。遇到非線性問題，組織仿真實驗可以獲得理想的解決效果。對比傳統形式的計算機網絡技術，人工智能不需要大量資源、空間，憑借模糊邏輯功能使計算機管理更為優化，也可起到改善計算機網絡性能的作用。

1.2 人工智能技術的特征

1.2.1 具有較高的智能化水平

計算機網絡技術的應用實踐，發現技術運行時存在諸多影響因素，降低網絡環境的穩定性，而且必須人為組織檢測方可消除干擾、恢復正常使用。但是應用人工智能之后，對人的活動、思維進行模擬，所有數據網絡的處理都被賦予智能化特點，可以立足于各個方面對計算機系統進行分析與了解，實時檢測計算機網絡設備與系統，發現網絡異常之后獲得及時反饋，自動分析故障、解決故障。

1.2.2 邏輯處理水平比較高

計算機系統的運行，有時會出現一些比較復雜的問題，而且監測難度較大，此時應用人工智能進行處理，模擬人的思維之后將問題解決，還可以模擬記憶，發現一些不能預知的問題，加強邏輯處理水平、系統運行效率。

1.2.3 無需大量投入成本

人工智能與傳統人工處理信息系統相比，前者不需要投入大量的成本，而且在工作效果上可以完全取代人工[3]。人工智能技術的核心是模擬人的意識，處理計算機網絡運行中產生的數據與異常。所以，有效地節約了人工成本投入，計算機處理效率、效益也顯著提升。

2 計算機網絡技術運用現狀

互聯網技術從研發到普及歷經很長一段時間，計算機網絡技術在人們的生活、工作中也得到了普及。從技術應用的整體角度分析，計算機網絡技術使數據傳輸、處理效率提高，為各個行業領域發展、轉型創造了有利條件。利用計算機網絡技術豐富人們的娛樂生活，可以滿足人們的精神需求。但是應用計算機網絡技術，也應該認識到技術本身的雙面性，除了給人們工作、生活帶來的便利，同時也面臨安全方面的問題，例如一些不法分子會鉆技術漏洞竊取客戶信息。信息化時代下國家也出臺了一系列管理政策，在實踐中完善監管體系，解決計算機網絡技術問題[4]。與此同時，計算機網絡企業在安全軟件與技術手段的研發上也投入了大量的精力，為現代社會中網絡安全營造最佳環境。今后社會與計算機的發展進程中，人工智能和計算機網絡技術更加深入的融合，可以進一步保障計算機網絡安全。

如果是從物理學層面分析，計算機網絡中光速的傳播速度最快，量子通信超光速傳輸依然集中于理論研究，所以計算機網絡技術在自身發展的進程中，傳輸速度便成為一項需要重點關注的問題，需要提高數據報文交互能力。結合計算機網絡技術的應用現狀，發現網絡儲存的數據信息體量非常大，還體現出不連續性、無規則性，為了保證所有數據真實、有效，在網絡數據信息當中采集規律便面臨極大的難度，也對計算機網絡管理系統的網絡控制、管理帶來影響。

在大數據環境下，互聯網用戶群體數量劇增，云存儲、云計算等技術也為人們生活、工作提供了諸多便利條件，同時也使人們更為關注數據信息安全。為了避免不法分子盜取數據信息這一類事件，如何提高計算機網絡安全成為行業關注要點，在計算機網絡技術中應用人工智能，對于遏制個人信息安全違法犯罪行為有十分明顯的效果，也可以優化計算機網絡安全管理體系，創建更加安全的互聯網環境。

3 常見的人工智能技術種類

3.1 防火墻系統

防火墻是保證計算機網絡安全最為基礎且有效的方法，普遍安裝在計算機網絡系統中。遵循安全規則，網絡管理人員應該設置更好的防火墻系統，發揮防火墻作用保護網絡安全，規避人為因素對計算機網絡系統安全性的影響，若管理人員設置防火墻安全規則時，發現存在異常，便有可能為網絡帶來非法攻擊，抑或是導致病毒入侵。將人工智能技術和防火墻系統結合，可以將該問題有效解決[5]。借助人工智能加強防火墻系統智能化程度，而且其中的代理技術、過濾技術，可以加強防火墻系統安全規則設置的合理性，防火墻識別非法數據包的過程中，可以保證識別結果精準性。運用代理技術、過濾技術，也使防火墻檢測范圍擴大，精準攔截非法數據包，營造安全的計算機網絡系統環境。

3.2 智能反垃圾郵件系統

電子郵件是傳遞信息、數據的常規形式，但是有時發送電子郵件之后會有一些病毒、敏感信息存在，或者用戶頻繁收到垃圾郵件，導致面臨安全方面的困擾[6]。應用人工智能精準攔截垃圾郵件，是現在最普遍的方法。以人工智能技術為基礎的智能反垃圾郵件系統，利用電郵系統服務器展開多層次郵件過濾，按照用戶需求自動篩選郵件，識別出對用戶幫助不大的郵件之后，便會將其從服務器內刪除，完成垃圾郵件攔截。例如，QQ 郵箱、163 郵箱等，都安裝了智能反垃圾郵件系統，實現了垃圾郵件攔截智能化，保證用戶免受垃圾郵件困擾。

3.3 人工免疫技術

人工免疫是對計算機程序進行模仿、分析，主要流程為創建基因庫、否定選擇、選擇克隆，此應用程序中的組件，將傳統形式入侵檢測技術存在弊端解決[7]。但是人工免疫技術也存在不足，例如不能準確識別出未知病毒。現有基因庫內有大量已經采集到的基因片段，對基因突變之后產生特定條件進行研究，計算機系統內有病毒入侵，也可以準確識別，但基因庫容量比較小，還需要在今后加以拓展。否定選擇這一環節，計算機系統創建一個字符，通過否定選擇算法、刪除匹配字符等環節，根據作出的正確選擇實施針對性檢測[8]。

3.4 數據融合技術

數據融合技術對于人類信息處理的過程進行模擬，采集、應用數據，對未知信息實施探索，探索時發現錯誤數據及時糾正[9]。網絡安全管理環節應用數據融合技術，將集成系統內所有傳感信息加以整合，憑借技術優勢優化系統性能，改善傳感器干擾，消除信息處理存在的限制。一般數據融合技術需要和其他技術搭配使用，可以保證處理效果。

3.5 規則產生式專家系統

保護網絡安全多采用通用辦法，得到優化系統的目的，換言之，系統是以專業經驗為基礎進行數據識別，以免用戶操作時受到外界因素干擾。系統管理人員要采集所有外部信息、數據屬性代碼摘要，并且將各項數據匯總，總結信息頻率，進行系統實際用途的檢測，通過系統智能任務獲取檢查系統主動響應效率[10]。因為此環節需要用到人工智能，所以專家可以同步進行編程有關的獨特系統創建，避免后期網絡保護被動負載。組織管理人員培訓，規則產生式專家系統是非常重要的內容，建議采用特殊保護系統實施病毒檢測。因為規則產生式專家系統可以準確發現特殊系統內部故障，所以對這一項功能也應該定期測試。當系統恢復運行之后，運行質量與安全性也會得到提升。此外，科學選擇專業開發工具非常必要，例如Prolog、Gen、人工智能，模擬專家處理事故時的邏輯思維，在網絡信息安全檢測、故障解決時獲取豐富的專業知識，科學應用歷史數據，營造安全的計算機網絡環境。

4 計算機網絡技術中人工智能的應用

4.1 計算機網絡風險的智能化監測

隨著計算機技術水平的提高，越來越多的計算機用戶開始重視網絡系統安全風險、隱患地解決，以期能夠將網絡安全等級提升。從用戶角度分析，個人隱私信息、企業商業機密數據的保護是其最為關注的問題，可以統一認證為信息安全性問題，計算機網絡技術與人工智能結合之后，對比傳統形式的網絡監測技術，可以進一步提高監測效率、拓寬監測范圍、優化監測結構，而且人工智能具有模糊信息查詢與識別、模擬人工神經網絡技術等諸多功能，用于網絡入侵監測環節，也有利于提高監測效率和監測精準性，將計算機網絡抗病毒入侵性能優化，切實保護用戶網絡安全。除此之外，人工智能技術在計算機網絡安全檢測方面具有主動性，更加深入的探索安全風險，監測過程中主動提示用戶升級網絡安全等級，確保計算機網絡系統始終在最高安全等級，也為計算機網絡風險監測賦予智能化特點[11]。

4.2 系統軟硬件的智能化升級與檢測

大數據與信息化時代，開始有更多人關注到數據處理技術，而且在計算機數據處理中加以應用，但是這也對計算機網絡軟硬件有更高的要求。計算機和諸多衍生技術在時代環境下得到完善，所以計算機網絡軟硬件升級也必須緊跟發展趨勢。現階段計算網絡系統中的軟硬件基礎設施和數據采集處理效率、數據流通共享效率的關系極為密切，及時升級計算機網絡軟硬件成為廣大用戶最為關注的問題。人工智能與計算機網絡技術的融合，按照用戶實際需求判斷軟硬件性能，再針對性地更新、升級軟硬件系統，而且在判斷、分析環節，自動提示用戶及時更新硬件系統。除此之外，人工智能技術比較先進，如果是在企業計算機網絡系統中應用，數據信息資源的流通、共享也可以自動升級到安全等級，憑借自動升級與檢測等功能，調整計算機網絡運行狀態，在實現數據資源共享的同時，優化改善了計算機網絡系統安全性能，降低重要數據、資料泄露的幾率[12]。

4.3 基于人工智能的數據流通與共享

大數據環境下數據信息是行業發展的必要因素，采集、分析、處理數據要求更加嚴格，為了滿足數據處理要求，應用人工智能技術也成為一項必要舉措。大數據技術、人工智能等為數據資源流通、共享而言，屬于必須掌握的技術形式，尤其是在計算機網絡技術中，利用人工智能可以提高數據資源利用率，適合用于海量信息共享與處理。

4.4 加強計算機網絡管理

4.4.1 網絡智能化管理

計算機網絡技術和人工智能的結合，可使網絡數據管理更加智能化，網絡數據處理效率也因此而提高。人工智能憑借處理技術直接聯系專家知識庫，如此一來網絡管理智能化程度也會得到改善。這里提到的專家系統，是計算機網絡智能化管理中非常關鍵的一部分，涵蓋專家學者的著作、經驗等，這些內容均以數據形式在數據庫內儲存，為計算機網絡的高效管理提供可參考的數據，系統評價環節也有豐富的數據保障。

4.4.2 代理管理

代理管理也被稱為試題軟件代理系統，是在人工智能基礎上搭建，所有代理數據庫內的有關知識均可當作管理依據，經過數據分析、處理之后，直接聯系代理數據庫。大數據技術、人工智能技術等在計算機網絡領域的應用已經十分普遍，代理管理可以由用戶搜索之后應用，為用戶工作提供諸多方便。為了實現深度代理管理，應用人工智能可以按照用戶要求，組織學習改進、再學習等，從而滿足廣大用戶對代理管理的基本需求。

4.5 生成智能入侵檢測

為了保障網絡安全，最關鍵的環節是病毒入侵檢測，計算機被動保護無法完全屏蔽網絡攻擊，而且會給網絡安全埋下諸多隱患。在入侵檢測環節應用人工智能，對所有入侵數據進行檢測，補充磁性采集層，如果發現惡意攻擊，會自動發出預警，利用智能入侵檢測安全保護機制、入侵檢測功能，定期對比以往采用的被動防御機制，具有激活、入侵檢測功能，完善干擾與反饋機制，促使網絡安全水平的提升。

4.6 數據信息智能化解析

數據信息分析屬于計算機網絡技術一項比較顯著的優勢，但是在時代環境不斷改變的現在，單一形式的計算機網絡技術數據分析，不再滿足人們在使用方面的要求。用戶應用計算機分析數據信息，通過人工智能技術得到分析結果更加精準，如Agent 技術。該技術屬于人工智能的一種應用形式，具有智能代理作用，用戶進行信息數據檢索速度更快。Agent 技術應用過程中利用數據信息積累，可以分析得出其根本特征，即檢索特征，當用戶檢索積累到一定程度之后，Agent 技術能夠對其進行分析，利用特征代理、記錄代理等功能，快速在網絡資源中實施檢索與查詢。與此同時，應用Agent技術用戶想要檢索需要的數據信息效率非常高，滿足在數據檢索方面的個性化要求。使用Agent 技術極有可能進入到不安全網站，但是可通過人工智能對數據安全性進行實時監控，確保計算機儲存數據安全性與完整性。由此可見，利用人工智能進行數據分析，是提高計算機信息安全性與處理效率的有效措施。

5 結束語

綜上所述，人工智能是大數據時代下應用十分普遍的先進技術，將其在計算機網絡技術中應用，可以在原有計算機網絡系統基礎上進行優化，提高網絡安全防護水平，緊跟大數據時代發展趨勢，使人工智能與計算機網絡技術增加深度的融合，進一步提高計算機網絡系統穩定性，營造安全的網絡環境。