人工智能在计算机网络技术中的应用

张天华

摘要：计算机网络技术在21世纪获得迅速发展，如今网络已经改变人们的生产生活。人工智能是一种前沿科学技术，对于提高网络技术应用安全性、可靠性、高效性有重要意义。基于此，本文分析网络技术中的人工智能应用，仅供参考。

关键词：人工智能;计算机网络技术;应用

引言：

人工智能通过模仿人的意识、思维过程等使计算机系统具有一定的思考能力，能够自动处理人类需要大量时间精力才能完成的计算工作以及带有危险性、复杂性等标签的工作。现如今网络技术日益发达，但机械式的、不懂变通的特性也困扰着人们。将人工智能技术应用在网络技术中，是提升系统整体性能的一种可行思路。

1可行性分析

（1）在人工智能的支持下，对于不确定信息可以取得较好的处理效果，能够有效监控系统资源变化情况、能够显著缩短资源从获取到提取后利用的时间，提高实效性，信息使用者会更快的获得有效信息;

（2）在人工智能的参与下，能够有效整合各类资源并且让资源实现高度共享、快速传递。在网络管理中使用人工智能技术也能够进一步提升系统工作效率，甚至提升整体效益。

（3）依托于计算机的人工智能可以通过记忆体储存海量知识，可以据此建立庞大的信息数据库，有助于提升网络安全性。另外，这一技术也能够有效处理非线性问题，并且计算活动所消耗的资源量更少。综合以上优势，在网络技术中使用这一技术可行，且具有必要性。

2计算机网络中的应用

2.1网络安全管理中的应用

根据当前技术水平以及技术应用情况，人工智能技术以下几方面的技术能够有效提升系统安全性，现介绍如下：

（1）专家系统

这一系统是对外来入侵的检测程序，根据事先建立的专家知识数据库，通过程序设定推理方式判断入侵行为。在应用时，网络安全人员需要先将入侵特征进行编码，编辑规则，建立数据库。在专家系统执行安全管理活动中可以根据记录以及之前录入的规则对入侵行为进行有效判断，能够及时发现已知类型的入侵行为，可以判断可能造成的危害，从而有效提升检测入侵时效性、准确性。不过由于录入的规则是基于已知的入侵类型，所以会有局限性，应用效果有限。

（2）人工神经网络

这项技术是对人类学习机能进行模拟，结合了现代计算机优越性，具有出错概率低、学习能力强等优势。在这项技术应用中，发现能够快速检测、识别出系统入侵行为，基于这一技术特征，人工神经网络通常被应用于强化计算机网络安全。

（3）數据挖掘

人工智能具有良好的记忆能力以及学习能力。对于入侵检测具有较强的针对性。在计算机网络系统中应用能够有效捕捉网络运行活动，并对系统运行开展学习、记忆，当网络出现异常情况时会快速发现异常。以系统入侵为例，人工智能可以通过相应的审计软件提取描述网络连接以及主机会话特征，可以快速捕捉到入侵行为并且获悉规则。

（4）人工免疫

这是一项有巨大应用价值的人工智能技术，但当前应用水平较低，仍需进一步强化。人体具有免疫系统，能够应对一些从未遇到的病毒等侵害，发挥出防护效果。计算机系统对入侵的防护通常必须获得入侵特征并人工提供防护方案后才能做出防护，无法对未知的、不在数据库内的入侵活动免疫。人工免疫系统中的基因库能够模拟基因，将基因片段进行重组或者突变，从而能够有效识别出在传统入侵检测中无法识别的未知性入侵，从而提高系统安全层级，不过建立完善的基因库依然在探索中。

（5）数据融合

人脑对信息的处理相较于计算机程序而言无疑更加灵活。因此，人工智能要取得突破也必须学习人脑的处理机制。现代人工智能可以整合、分析获得的数据，进而推演出新的信息。将数据融合用于网络安全管理能够使传感器发挥出更大效果，各个传感器不再独立，可以进行有机组合，共同发挥作用，提高系统运作性能。在传统技术下，单个传感器具有很大局限性，入侵检测范围小，在应用智能技术后，传感器间的联系加强，入侵检测变得更加全面，可以取得更好的检测效果，降低系统遭遇入侵风险的可能性。

通过以上分析可以看出，在网络安全方面，应用人工智能技术能够有效提升计算机网络的整体安全水平、入侵防护能力、杀毒效果。能够对以往安全防护手段难以识别的未知风险进行有效识别并且可以提供有效解决方案。采用人工智能技术后，网络安全水平会获得很大提升，管理效率以及防护准确性也同步提高。

2.2在网络系统管理中的应用

计算机网络具有开放性、动态性变化等特点，因此网络管理具有较高难度。如果将智能技术用于网络管理中能够显著提升管理全面性、有效性。应用方向如下：

（1）问题求解

现代人工智能技术能够在圈定的范围内按设定的程序步骤自动寻求问题解答最快速、有效的方法并能快速获得准确的计算结果。在实际应用中，无论是搜索、推理还是对问题作出解答均可实现。例如某些问题本身存在多种算法，其自身计算相对复杂，需要用到多种解答知识，采用人工智能技术能够自动匹配最优算法，在短时间内得到使用者需要的结果，极大的提升了方法选择的科学性、解决问题的效率。

（2）专家知识库

前文所述专家系统需要专门的专家知识库为其提供基础性支持。从当前情况来看，专家知识库内含各类原理以及从各种途径获得的经验积累两大部分。这一技术是以现实中专家的相关经验录入，使计算机系统能够在工作中参考这些加载的数据，指导网络管理以及相应的评价工作，从而有效提升评价科学性、合理性。在应用中，数据库的丰富程度越高系统能力就越强。

结论

现如今人工智能技术正在不断扩大应用范围，在计算机网络中应用也日益普遍，在一定程度上提高了网络应用安全性，提升了系统工作效率、智能水平。人工智能不断发展，必然会应用于更多领域，为计算机网络等现代技术提供更优质的技术支持，促进社会各行业整体现代化水平提升。

参考文献：

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[2]  徐晓青，武娟，刘晓军.网络人工智能关键技术与应用研究[J].广东通信技术，2019，39（04）：2-6.

[3]  彭茂玲，刘昕露.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].科技风，2019（10）：84.

（作者单位：国网蒙东供电服务监管与支持中心）