人工智能在计算机网络技术中的应用

管恩松

摘要：人工智能是当今社会的新型产物。它的目的在于模仿人类的思考方式和行为，在这个基础上，代替人去完成一些人类完成非常困难的高精度工作。人工智能技术在计算机网络中的应用在当今社会逐渐增多，且扮演着重要角色。在生活中的各个方面也起着非常重要的作用，促进了社会教育的发展和进步。本文分析了人工智能在计算机网络技术中的应用，并对相关人员的工作和研究进行了探讨。

关键词：人工智能;计算机;网络技术;应用

中图分类号： TP18;TP393.0   文献标识码：A   文章编号：1672-9129（2020）16-0017-01

引言：目前，我国已经进入到高速发展的科技时代，计算机网络应用技术得以长足而快速发展的同时，已经逐步应用到社会的每一个角落当中。当然，在新形势与新环境之下，计算机网络技术的发展也面临着新的要求与挑战，计算机网络通信安全及系统管理技术等都需要得到相应的升级发展。然而，传统的数据处理技术已经越来越不能够有效满足现阶段计算机网络安全的实际需求。而将人工智能融入到这一领域当中，融合于计算机网络技术的同时，取得的效果也是比较理想的。

1 简要含义

现今，人工智能使用广泛，其自身的优势性也更加的显露。人工智能，本身属于计算机技术发展的延伸，人工智能的发展，使得机械更加智能化，对当下的计算机技术普及应用具有显著的成效。人工智能自身对于收纳的信息具有很强悍的分类处理功能，可以辅助人类进行逻辑化的推理工作，从而增加信息的使用效率。除此之外，人工智能还可以进行帮助网络技术方面的管理，从而保障网络方面的正常运作，提高整个网络的运行速率和整体运作水准。可以说人工智能依附于计算机技术存在，而人工智能又反作用于计算机网络，为计算机网络的发展给予帮助与支持。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用

2.1入侵防护技术。人工智能技术， 在大数据发展与升级过程中， 使其在网络技术运行系统中获得了成熟化与深层次的发展，有效应对各类非法入侵行为， 达成安全检测目标。入侵检测的防护技术， 借助审计数据的有效收集、 网络信息的综合应用、 安全日志的完成记录、 全面的安全检查、系统性的故障检测等程序， 有效维护网络系统的运行状态， 使其增强自身非法攻击的能力。入侵检测技术的智能性较强、 安全性较高， 在网路系统被侵扰时， 能够高度响应开展故障诊断、 攻击拦截、 入侵防护等工作。因此， 入侵检测技术提升了计算机网络应用者的信息安全性， 赋予了网络资源的保密性。此外， 入侵检测技术完成了网络数据的高效处理， 分别表现在数据收集、信息类型分类、 信息整合与分析等， 继而针对数据处理结果， 总结成检测报告， 将报告反馈给计算机操作人员， 以此有效解决计算机网络环境中潜在的安全问题， 保障计算机处于安全运行状态， 提升计算机网络运行的稳定性。

2.2人工神经网络。人工智能的一个重要特征就是可以高效模仿人类的思维方式以及行为方式，延续人类所特有的习性。当然，在众多细节模仿之中，最主要的模仿则是来源于神经系统的模仿，即构建人工神经网络，基于对人类神经系统的模仿，使人工智能在进行一些数据处理上更具智能化，更加接近人类的思维处理方法。具体来讲，比如智能语音输入，人工智能对于语音输入过程当中所出现的一些错别字或者是由于环境嘈杂导致的语言不清楚，都可以模仿人类正常的思维，来对这些语言输入进行合理更正，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。

2.3在计算机网络中合理融入人工智能评价机制。人工智能的完善需要大量使用人士的反馈，网络评价系统能够完善计算机管理机制，杜绝网络数据的动态性问题。在计算机网络领域中，其自身的动态性和变化性是最显著的两大固有特色。这两大特点也使得计算机对符合的数据进行分析处理，但是对于整合数据之外的计算就缺乏实效性，很难快速的分解。现今解决此类问题的有人工智能问题求解技术和专家知识库技术。人工智能问题求解技术，可以直观的应用函数解答上，对各类复杂公式推导衍化，最终简化解答，优化判断，大大减少运算成本。而专家知识库技术能够实现网络问题的无缝对接。

2.4人脸识别技术的应用。随着识别技术和网络安全的发展，人脸识别技术能够有效地捕获和存储人脸信息。然而，需要注意的是，人脸识别技术虽然在计算机网络中得到了广泛的应用，但仍存在一些问题，其应用也变得更加困难。环境条件对人脸识别技术有一定的影响，反计算机网络技术是人工智能在人臉识别领域的代表技术之一，其价值和实际适用性有待进一步调查分析。

3 结语

综上所述，计算机网络技术的不断发展，带来海量数据，海量数据并非全部有用，需要通过大数据分析技术来找到有用、有价值的数据以便实现智能决策，因此大数据分析需要用到智能语义分析技术，而智能语义分析属于人工智能的重要分支，涉及到很多内容，所以大数据时代，人工智能必定要用于计算机网络技术中，基于现有技术环境，人工智能的应用主要以数据为基础，发挥计算机网络海量数据的优势，通过机器学习等算法来实现智能分析判断走势。

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