人工智能在计算机网络技术中应用

杨东慧

（黑龙江工程学院昆仑旅游学院 黑龙江省哈尔滨市 150400）

人工智能的发展是基于算法技术发展的模式，改善计算机网络运行方式，利用人机交互、大数据分析和信息化处理的形式，更好的发展计算机网络技术。鉴于人工智能在计算机处理中有很好的分析功能，同时对于计算机数据的传输安全起到了有效的保障作用，目前，人工智能广泛在网络技术中使用。但是，值得注意的是，在使用过程当中，计算机网络和人工智能的融合还存在一定的问题，通过技术方面的改良，能够实现人工智能的融合，辅助提高计算机网络服务功能。

1 计算机网络技术

在分析人工智能和计算机网络技术的融合之前，必须对于计算机网络技术在运行过程中存在的弊端进行分析，有针对的对部分项目进行优化，加之人工智能的优势特点。

1.1 数据分析存在不足

计算机网络技术的发展主要是数据的处理，但是在发展的过程中，随着数据迭代速度的提高，数据量呈现指数上涨，大量的数据反而给计算机网络技术带来了负担，在日常处理中，单一的依靠搜索和分析等功能无法满足现阶段对于数据的需求，尤其对于数据的深度分析和程序的优化产生了极大的掣肘。在网络技术运用中，浪费人力资源，得到的效果也不理想。常规的计算机处理方式是在既定的模式下形成处理方式，只能对某一方面的数据进行分析研究，对于类别较多，相互交叉的学科数据分析就存在极大的差异性或是出现错误，灵活性不足对于工作带来很大影响。

1.2 数据安全性能不足

数据安全是信息技术首要考虑的问题，对于系统安全以外还要考虑对个人信息的维护。大量的诈骗等案件源自于数据的泄露，重要的数据信息流出给计算机网络技术发展埋下隐患。在以往的公司对于数据处理中，保密安全意识不高，在软件后台存在后门，对于数据的防护力度较差，极易出现窃取和泄密的风险，而且数据在处理中会出现交叉错误，导致信息安全不受保护，因此计算机网络技术中数据安全性能不足的情况也较为突出。

1.3 系统防御水平不足

除了数据的泄露，在计算机网络技术中还会受到外界的攻击，没有相应的防御系统，对于整体的信息处理网络系统会造成极大的影响。在传统的网络技术中，因其网络覆盖和程序等方面的因素影响，信息数据在相对较小的范围内运行，不会出现较大的问题，但是在网络化普及的过程中，必须要强化计算机网络安全，简单的人工识别已经无法满足实际需求。防御系统起不到效果必然导致防御水平不足，信息安全和网络稳定带来不确定因素，因此，对于提高计算机网络技术防御能力，加强对数据资料的保护十分有必要。

图1：人工智能模式下防火墙系统示意图

2 人工智能网络的运用发展情况

人工智能不能简单的定义为一种技术，是在多个学科之间的高度融合，形成一种仿生科学模式，让计算机算法具有一定的仿真技术，在系统发生变化时，人工智能能够强化学习，在新环境中发现和解决问题，或者说能够代替人来完成某些难度较大的工作。如在解决数学计算的问题中，人工智能将原始数据进行收集，在目标设置后，通过多方案的比选得到最佳的运算方案。过程中能够对数据进行分析，离散型较大和错误的数据能够自动筛选。并且在多个角度同时对数据进行分析。此外，在数据信息资源的保护环境中，智能体系下形成的数据安全保护框架，在设备中植入数据保护装置，可采用如虹膜或是指纹验证的形式，加大对个人用户的识别力度，严格区分权限级别。

对于系统防御能力方面的问题人工智能也迎刃而解，根据模拟环境中的检测方式，能够将传统计算机中的病毒进行检查处理，同时智能识别系统会在运算处理中自动迭代处理，生成识别功能升级，对于病毒的升级起到相互提高的作用，有效的对设备系统进行保护。在利用算法功能的保护系统中，直接改善了原有计算机错误和人为失误造成的问题，智能系统及时识别，及时对信息异常情况进行反馈，避免造成不良后果。根据实际的使用情况，人工智能在运用中能够降低运行成本，计算机网络技术的运行方式改变，成本也相应的下降，必选方案更加有效也带来的是处理技术的高效。

3 人工智能与计算机网络技术融合分析

3.1 网络安全系统中使用人工智能

3.1.1 信息邮件处理环境

鉴于以上的分析，人工智能在计算机网络技术有着广泛的使用，在不同的环境场景中施工功能存在不同。在处理网络邮件中，人工智能分析系统能够有效的应对外部数据的干扰，将计算机网络处理并行状态下，对于外界垃圾邮件形成单向的处理分析，处理结果反向的形成用户接受界面。在收到邮件后，根据关键字检索和后台数据接收分析，对敏感的或是标注较多垃圾邮寄进行预处理，结合用户的使用偏好，将原有删除的邮寄进行分析，对营销类的信息再次进行屏蔽处理。人工智能系统对于识别处理骚扰或垃圾类的邮件有很好的帮助作用，减少了人为的处理时间，提高了工作效率。

3.1.2 防火墙安全处理场景

在智能分析中，在网络接口中设置防火墙前置过滤，通过数据包的接收情况得到处理数据分析模块，根据过滤包中数据进行优化，利用到优化模块。将原有全部数据接收，转换为有用数据分析，从这个流程上就已经对系统进行处理。如果在过程中，数据发生异常，优化模块会将数据直接删除处理。对应处理优化完成，在规则矩阵中进行算法计算，根据预先设定的规则，将防火墙的等级根据要求进行调高调低，对于IP 地址来源不明的数据包或是协议直接进行源头处理。对应在服务器中的网络服务进行规则矩阵运算，由此得到数据再次进行数据包的处理。（详见图1）

数据包处理的情况基本可用来进行后台的数据分析加载处理，满足用户的功能需求。但是这只是人工智能对前提数据的预处理，在大量的数据分析后，人工智能防火墙分析系统会根据被攻击和干扰数据包进行分析，需要用到防火墙分析系统中的推理分析，根据大量的数据资料，强化对数据的归类总结，系统的分析中攻击病毒的特性，在学习的基础上，智能系统形成知识库，以叠加的学习资料作为新的资料库，同时在资料库中将总结出的规律作用于规则矩阵，以新的规则进行运算，得到新的数据包分析。在整套防火墙安全防护分析处理完成后，实现人机的交互使用。值得注意的是，人工智能处理最为关键的环境是知识库的更新，对于实际情况和知识相互匹配，将原有的处理模式进行更新，在处理新信息中使用当前运算和设备内存的方式，在匹配度的分析中，将结论中运用到的规则进行扫描，不断得到新的数据分析规则。该系统分析策略能够在防火墙分析系统中发挥推理的作用，利用引导的方式保证目标分析的准确性，同时提高了动态处理的能力。对于原有单一抵御的分析模式有了更大的提高，算法自身的学习功能具有很好的应变能力。

3.2 计算机网络技术中分析系统中使用人工智能

3.2.1 人工智能应用于计算机网络评价系统

人工智能应用于计算机网络管理系统，通过这种方式，可以让人工智能技术对计算机网络进行比较全面的管理。在智能化发展迅速的今天，应用人工智能技术对计算机进行评价管理有助于提升管理人员工作效率。让计算机网络技术和人工智能技术更好的服务于人类生活，帮助人类解决管理问题。例如，在图书馆信息量不断增加的情况下，只采用单一的计算机信息管理技术处理文件信息难度比较大，结合人工智能化管理的方式将数据库进行利用，将已知的图书信息进行整理评价，保存信息，工作人员需要系统的时候就可以智能搜索系统管理方案，通过两者有机结合，能降低图书管理工作人员的工作强度，提高工作效率。

3.2.2 人工智能应用于计算机网络教育系统

传统的教育方式是教师用粉笔在黑板上写板书进行授课，目前多媒体在线教育进入课堂，人工智能应用于计算机网络教育系统相较于传统教育方式更有优势。人工智能技术应用于在线教育可以实现智能化课堂管理，教师授课的过程中系统可以智能化回答学生问题，教师为学生检查作业的时候人工智能系统可以进行智能化作业批改，通过对学生作业完成情况的数据统计，教师更方便督促学生学习，也更容易进行针对性教学，提高教学质量。该技术在使用中强调应用功能，提高互动模式下的教学方式，改善了以往的教学模式，对于老师的效率提升，工作量下降有很好的帮助作用，同时在人工智能模式下的学习状态有更好的改观，实现了因材施教的效果。

3.2.3 人工智能应用于计算机网络解决问题

应用人工智能技术可以给计算机设定智能化的算法，优化计算机解决问题的能力和速度，可对一个问题实现多渠道技术解决方案。例如，幼儿园出现采购成本问题需要进行数据分析，传统的方式需要人工进行搜索信息解决，但是使用智能化计算机网络技术可以实现多个渠道技术解决问题的方法，模拟人工搜索技术，广泛的搜索，能够快速解决问题，既节约了时间也节约了成本，找到解决采购成本问题的最佳路径。对于成本的控制也是计算机网络中使用人工智能的最主要因素，在改善了人工搜索的方式以后，在更便捷的处理模式下，实现了数据的一键可查，降低人工成本的同时提高机器运行效率，企业可以根据数据的基本结果，动态的掌握行业发展情况，并在数据分析的指导下，需求更好的解决问题方式，在多个方案中必选出最为合理最为有效的方案，切实的解决企业面临最为现实的问题。

4 结束语

计算机网络技术的发展给人们的生活带来了更多的可能，在连接和发展中带来了机遇。但是过程当中总会遇到技术方面的问题，在本文中就详细列举了计算机网络在发展中遇到的瓶颈，针对这些问题，结合现有发展比较成熟的计算机智能系统，充分利用仿真模式，强化计算机的发展模式。在计算机网络技术的发展中，很好的解决了安全问题和技术问题。于此同时，人工智能技术在网络发展中还有更多的作用。文中着重对防火墙系统进行分析，强调了人工智能的学习功能，在应对信息干扰的情况下，如何利用学习和推理技术提高防御的能力是研究的重点内容，也是人工智能发展的重要方向。在未来，对于计算机网络技术与人工智能的深度合作，需要不断对策略算法和定义规则进行分析，对算法进行优化，寻求异常分析的规则算法，根据优化模式形成更好的算法管理模式，避免发生安全策略失误。