人工智能在计算机网络技术中的应用研究

文/蔺秀兰 胡翠兰 杨云征 赵金智



人工智能在计算机网络技术中的应用研究

文/蔺秀兰1胡翠兰1杨云征2赵金智1

1.中国联合网络通信有限公司临邑县分公司；2.中国联合网络通信有限公司德州市分公司

人工智能与计算机网络技术是相辅相成的，人工智能在计算机的各个领域广泛应用，在很大程度上提高了计算机网络的安全运行。对此，在未来的发展中，技术人员要更加完善人工智能与计算机网络技术的各个功效，从而提高企业的工作效率，更好的为广大人民群众提供更优质的服务。本文探讨了人工智能及其在计算机网络技术中的应用。

人工智能；计算机网络技术；应用

1 人工智能的应用优势

第一，人工智能技术能快速识别和处理一些不确定性的问题。计算机网络领域有时候会引入一些模糊逻辑等计算机运算技术，带来了网络管理的不确定性和不可预见性问题，人工智能可以通过强大的运算能力，准确地把握模糊的信息，重新完整地呈现出网络数据，把一些不确定性的网络问题解决了，从而提高计算机网络管理的效能。

第二，人工智能技术具备学习新知识的能力。学习新知识和新技能的能力往往只限于有生命特征的动物身上，而现在人工智能突破了这一自然局限，对输入的信息和数据能够进行高效的逻辑计算和推理，快速地分析和整理出高层次的信息，大大缩小了网络运行的时间。

第三，人工智能技术具有协调能力。现代计算机网络运行通过轮询的模式进行管理的，高层监测中层，中层监测下层，这就需要工作的协调性。人工智能技术可以凭借多代理的协调分布方式，有效地解决层次化的网络管理中的工作协调问题。

第四，人工智能技术能够有效地降低成本。人工智能运作需要的资源相当少，不会产生高额的成本费用。为什么这么说呢？因为即使网络领域中需要处理的数据和信息再复杂，人工智能都能在最短的时间内，最快地找到最优的解决方案，这不但节约了庞大的计算量，还节约了运算过程中需要的资源消耗，有效地提高了运行效率。

2 人工智能及其在计算机网络技术中的应用

2.1 人工智能在计算机网络安全管理中的应用

2.1.1专家系统

在人工智能的应用中，专家系统是使用最为广泛的技术，该项技术以推理机制、数据库为基础，将安全管理人员已知的信息编写为固定的模式，在开展安全管理工作的过程中，专家系统能够自动将相关的规则、记录作为判断的对象，及时发现侵入的具体行为，并对入侵的危害、种类进行系统的判断。由此可见，将人工智能应用在计算机网络安全中，能够有效提高检测入侵的准确性与实际效率，但是专家系统需要以已知为构建的基础，在实施应用中具有一定局限性。

2.1.2人工神经网络

人工神经网络也是人工智能的主要组成部分，需要以模拟人脑学习机能为基础，因此在学习能力、容错性等方面具有是一定的优势。人工神经网络在实际应用的过程中，能够识别噪音、畸形的输入模式，以并行方式开展的检测工作具有较高的检测质量与效率，所以人工神经网络在计算机安全管理中的应用较广。

2.1.3数据挖掘技术

数据挖掘技术就是依据审计程序将主机与网络连接的会话进行全面、准确的描述与提取，然后利用数据挖掘技术准确的捕捉计算机正常活动，以此来分析入侵的规则与模式，精准的检测出网络异常的情况，识别危害计算机网络安全的入侵动作。由此可见，数据挖掘技术能够在计算机网络安全管理中发挥重要的作用，由于其自身具有学习功能与记忆功能，因此可以有效的提升检测入侵性的效果，更好的保障计算机的安全。

2.1.4人工免疫技术

人体的免疫系统是人工免疫技术的基础，包括克隆选择、否定选择与基因库三种不同的机制。将人工免疫技术应用在计算机网络安全中，能够弥补以往入侵检测模式的缺陷，如识别未知病毒、提升杀毒能力定。例如：数据能够在基因库中实现突变与和重组，这样的方式能够使人工免疫技术准确的检测、识别未知病毒的来源与类型。在否定选择的模块中，系统会自动生成一串字符，然后运用否定选择的算法删除与数据库中信息匹配的字符串，最后跟踪剩余的字符串识别入侵的信息。将人工免疫技术应用在计算机信息安全管理中，能够进一步完善安全管理系统，但是需要较高的成本。

2.1.5数据融合技术

数据融合技术以人体信息自动处理能力为急促，从各项数据的组合中获得更多的数据与信息，进而实现资源的协同。将数据融合技术应用在计算机信息安全管理中，能够发挥传感器联合的作用，进而提升传感器的运行能力，扩大数据融合技术的应用范围，保障检测入侵的全面性，提高检测效果的精准程度。

2.2 人工智能在计算机系统管理与评价中的应用

2.2.1人工智能求解技术

在既定的条件中，人工智能求解技术能够在规定的步骤中解决相关的问题，包括博弈搜索、问题空间、状态空间的搜索技术，结构化知识、谓词逻辑推理技术、状态图搜索技术为基础的求解技术等。一般情况下，能够采用不同的搜索技术解决相同的问题，因此要想提高搜索技术，就要优化搜索技术。人工智能求解技术在评价中，包括最优解与搜索空间两个方面，为了能够获得更优化的搜索，需要使用具体的公式进行评估，进而优化搜索的步骤与过程。由此可见，将人工智能求解技术应用在系统管理与评价中，能够有效减少浪费网络资源的程度，提高资源管理与配置的质量与效率，因此可以进行积极的推广。

2.2.2专家知识库技术

在人工智能技术中，由专家系统构成了专家知识库，并且会影响专家系统的应用效果。目前，专家知识库包括间接或者直接的专门知识、基础的理论知识等，根据已知的计算机管理与评价的内容，对相关的信息进行建库与编码，使计算机的管理能够及时得到相关的支持，进而更好的完成评价问题、同种管理或者相似管理的工作。现阶段，专家知识库技术在计算机管理与评价系统中，已经得到了广泛的应用，并且正在不断的优化与完善中，为促进人工智能技术的发展奠定基础。

综上所述，随着人工智能在计算机网络领域应用的越发广泛的同时，也会为其他各大学科领域的进步带来更多的灵感和技术支持，为人类世界的发展创造着不可言喻的精彩。

[1]章慧云.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电脑迷.2016(11).

[2]常玮,江元.计算机网络技术中人工智能的应用分析[J].通讯世界.2017(21).