人工智能在计算机网络技术中的应用分析

王葵 胡彦玲 南昌理工学院

引言

计算机科学发展能够推动人工智能的产生，而信息技术业成为逐步发展的一门独立科学，模拟人的思维和意识，从而形成人工智能，能够有效地按照人体形式以及动作做出相关操作，其优势是提供生产力，同时拥有更加简便的程序，且速度更快，人工智能目前渗透在社会的各个行业当中，受到大量的支持，信息技术已经成为人工智能技术的根本条件，而网络对人工智能的推动作用非常显著，二者相互结合也能够促进科学技术的不断革新。

一、人工智能概述

人工智能也可以被称为机器智能，也就是通过机器输入类似人的思维、行动，以及意识的相关指令语言，让原本机器能够变得和人一样具备智慧化。从而能够代替人做出风险比较高的复杂工作。人工智能能够高效地处理信息，拥有更强的写作能力，同时无论是学习能力还是推理性都会表现出更高水准，也随着人工智能的不断发展变得更加成熟，人们逐渐把人工智能使用在计算机网络技术实践中，这样把人工智能和计算机网络技术二者进行相互结合的实践应用是非常可行的，而这样的可行性主要体现在以下几个方面，首先，人工智能在处理不确定信息的时候，其优势是非常显著的，不仅能够有效地掌握与追踪相关的系统资源，同时也可以高效的处理信息，并且把有效信息提供给用户。其次，人工智能的写作能力是非常出色的，可以整合出比较有用的资源，并且以这些资源作为基本条件，以实现对资源共享及传输，所以人工智能应用在计算机网络技术中，能够让信息处理变得更加高速与高效。

二、计算机网络技术发展的问题

随着大数据的时代来临，网上的数据资源十分庞大，利用与搜集的难度也变得更大，网络数据的分散性与不规律性都是比较明显的，而传统计算机技术在进行数据处理的时候只能够通过比较简单的逻辑来进行分析处理，无法准确辨别这些信息，也无法保障其真实性与准确性，这就很容易导致对于网络信息数据要求比较高的用户产生不良影响，限制网络信息技术发展。因此，更具智能化的技术则是非常重要的。

三、人工智能在计算机网络技术使用策略

(一）人工免疫艺术系统

人工免疫技术系统的开发是在人体免疫系统的基础上，其中主要的机制是基因库、克隆选择以及否定性选择。通过人工免疫技术系统的使用，能够对传统的入侵检测病毒进行识别，并且有效地弥补杀毒方面的缺陷，比如在人工免疫进入系统当中，可以对基因库里面的基因片段进行准确识别，主要包括基因片段重组与突变的入侵程序，即使不会采取原本的规则变成一个全新的未知病毒，也能够被入侵系统高效的识别出来。目前由于我国的技术水平相当有限，在基因库的建设方面仍然存在一定难度，其中否定选择主要是指通过在系统当中产生字符串的一种方式，使用否定选择算法删除自我匹配的字符串，从而能够进行有效的检测入侵。这项技术在我国应用方面仍然不够完善，需要解决技术上面的复杂问题，但是其探索应用的价值却是非常巨大的，因此也是计算机网络管理方面的考察方向之一。

(二）数据挖掘系统

数据挖掘系统所使用的原理，是按照程序审计的结果。对主机绘画以及网络链接的特点进行比较全面且准确的描述与提取，同时也要使用人工智能技术对入侵模式进行比较准确的捕捉，进行学习与记忆在网络当中，一旦产生这些入侵程序，就可以比较快速而准确地对其进行识别检测，通过数据挖掘系统的学习以及记忆优势，能够比较准确高效的识别与阻止入侵程序的进入。

(三）人工神经网络系统

人工神经网络系统主要是指建立在人脑的学习技能上，所以这一项系统无论是学习能力或是容错率方面，其优势都是比较显著的。人工神经网络系统的使用能够对已经存在的噪声或者畸变信息以及入侵模式进行准确的判断，因此人工神经网络信号对入侵检测的具体效果是较为有效的，同时效率也相对很高，在计算机的网络安全管理的使用也是比较广泛的。

(四）规则式专家系统

目前规则产生的专家系统指的是计算机网络入侵检测的使用是更加普遍的一种检测系统，也是专家经验构建的一种数据库，主要使用的原理是计算机网络管理人员对目前已知的很多有入侵性质的编码，通过具有规则的固定编制，同时把这些规则编码能够输入到数据库里，在安全管理的时候，这些专家系统可以按照数据库的记录来判断入侵程序，从而及时了解入侵程序的信息，也可以判断入行程序产生的类别与危害，所以人工智能的入侵检测及准确率都是较高，但由于这项检测必须要能够建立在已知的经验基础上，因此对比较新型的并没有接触到的入侵程序，难以检测出局限性。

(五）数据融合技术

数据融合技术是在人类对自身信息不断深化理解基础上的一种技术，数据融合技术的原理可以通过数据组合获取更多信息，并且能够让资源进行更加合理有效的协调与分配，将其能够应用在计算机网络管理当中，从而能够通过传感器的发挥共同作用，来提高整个传感器系统，消除入侵检验的局限性，以保障所有入侵程序和信息都可以被检测，通过与其他技术进行相互结合，能够拥有更加有效的检测效果。

(六）人工智能在计算机网络系统评价技术的应用

计算机网络其本身是具有一定的顺便性与动态性的，这也正是让计算机网络管理难度增加的一个典型特征，使用人工智能的方式，结合计算机网络系统的管理及评价，能够有效地提高管理评价的客观性、全面性以及有效性。目前人工智能在计算机网络系统评价的应用主要表现为以下几个方面，首先是人工智能问题的求解技术，人工智能问题的求解技术主要是指在比较特定的条件之下，能够解决某一类问题，而在解决的时候可以对其步骤实施一定的限制来完成计算。其主要应用的技术包括状态图搜索的技术，以及逻辑推理技术与结构化知识的求解技术等。一般来说，比较相同的问题对应很多不同的搜索技术，如果想有效地提高搜索效率，必须要选择更加有效的技术来进行判断，而且在评价的时候其主要标准包括以下两个方面，首先是搜索空间，其次是最优解，为了能够有效的获得最优解搜索，可以使用较合理的公式来进行计算，从而寻找公式当中的最短途径，也就是最优解，人工智能问题对最优解进行求解，并且与传统计算方法比起来，不但能够让管理效率获得提升，同时也可以对资源给予一定的节约。其次就是与计算机网络安全管理比较类似的计算机网络评价技术专家知识库技术，这也正是能够以专家的经验为主的一种大型数据库资源，目前专家知识库当中主要包含的内容是基础原理以及专家经验，通过积累已知经验、编码以及建库能够让计算机网络管理变得更具科学性，遇到相同或者相似评价的时候能够迅速准确地予以完成，这项技术的使用是比较广泛的，但其中仍旧存在一定局限性，因此必须要能够进一步加以完善。

四、结束语

综上所述，在传统计算机网络技术当中是存在较多不足之处的，由于应用程序与性能都比较简单，而且网络安全管理及评价等各方面也存在着一定问题，因此需要能够通过人工智能的应用，使计算机网络技术无论在管理还是评价中都可以获得有效加强，使计算机网络能够获得安全性与智能化的全面发展，也可以给计算机网络技术的发展提供更多保障，使其可以获得更多提升。