大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的实践

徐智杰

（山西金融职业学院 山西 太原 030008）

1 引言

随着大数据技术的不断发展，现如今我们已经处于信息爆炸时代。加之近年来各类APP的不断应用，每日产生的生产和生活类数据可达到PB级别[1]。大数据时代，面临着一系列问题，如何将海量数据进行知识提取、转化成对自身有用的信息，一直以来是我们追求的目标。人工智能技术目前已经渗透至我们生活的各个方面，能够解决各类社会难题，在复杂的计算机网络体系中能够快速和准确地识别对人类有用的信息，完成依靠人力无法解决的问题，在一定程度上提升了各类规则的效率。人工智能在未来的行业发展中必将成为一种可以领先于其他科学技术的新技术。

2 人工智能及其和计算机网络技术融合的优势

2.1 人工智能技术及其优势

随着网络的不断普及，不论是在生产生活还是在日常娱乐过程中，其都具有比较重要的作用，因此，我们对计算机的依赖也逐渐加深。一般而言，人工智能是依靠相关技术架构实现的，其基本架构可以分为感知层、传输层、平台层和应用层4个层次，见图1。

图1 人工智能技术的基本架构

但是在计算机网络信息安全方面，人工智能仍然存在着许多问题。在目前环境下，网络已经成为全球交流的统一平台，在大数据信息时代，如何快速对信息分辨出安全问题，是非常关键的。目前，我国网络的运行受到严格的监管，有专门负责网络运营的部门，但是由于计算机程序在程序处理过程中，仅能按照程序设定的规则进行信息处理，对于信息的安全性和真实性不能予以辨别。因此，在目前情况下，我们还需要对人工智能的发展技术进行深入研究，同时紧跟国外先进的研究技术，从而让大数据技术更好地服务于人们的日常生产和生活。从基本技术架构角度分析可知，底层是各类数据库，主要包括各类基础数据库、模型数据库和业务资源数据库等，以上数据库是为未来的大数据平台提供数据支撑，大数据平台依靠各类数据抽取工具实现数据的抽取。根据数据抽取类型的不同，抽取类型可以分为标准ETL和基于大数据技术的ETL工具两种类型。另外，针对对于数据传输实时性要求比较高的数据类型，需要采用专门的流式数据抽取方法进行数据的抽取。在此环节，要对数据实现标签化操作，将数据按照存储的维度分为DM、DWD等多个管理层级。上层为DB查询引擎、基于Hadoop的实时数据处理引擎。大数据平台的具体架构见图2。

图2 大数据平台架构

在完成数据的标签化和数据分类后，能够通过批量处理引擎实现平台监控和管理。最终在数据展现层实现业务的预警预测，对业务人员开发各类报表实现数据的利用。数据通过各类移动终端、浏览器展示给不同类型的使用人员。

2.2 人工智能和计算机网络融合的优势

2.2.1 提升网络的稳定程度

计算机网络时代，海量数据在传输过程中，能够保持网络的稳定性十分重要。由于网络主要负责复杂、多样化的数据进行及时交换，保证信息的快速传递，能够使数据具备动态化的展示特点。将计算机网络和人工智能技术相融合，能全面提升系统的灵活度和性能，从而提升计算机网络运转的稳定性，同时对于存在安全隐患的数据信息能够进行更加合理的筛选和甄别，提升计算机网络运行状态的稳定性和整体表现。

2.2.2 提升人工智能的逻辑计算能力

通过人工智能技术的不断使用，能够利用计算机技术实现不同信息的抽取和推演，实现从不同数据来源中对数据的抽取，基于抽取的数据实现不同信息内容，开展更为精细化的分析。若在计算过程中存在某些非线性关系的运算，可以借助人工智能化的算法进行模拟计算，从而实现对问题的快速分析和解决。在大数据背景下，采用人工智能技术能够对计算机网络的相关数据检索问题进行解决，能够大幅提升各类数据的检索效率，从而进一步对计算机网络传输性能提升，满足生产和生活中相关业务管理的需求[2]。

3 大数据时代人工智能和计算机网络应用实践

3.1 提升网络安全程度

当前信息和网络技术发展过程中，将人工智能应用在计算机网络过程中，能够实现网络安全的提升，防火墙是其中最核心的技术。在当今环境下，随着科学技术的不断发展，使用科技为人们做出最有利的事情是根本目标，但是与此同时，个别人会使用此种技术来窥探别人的隐私，因此保障网络安全是非常必要的。使用人工智能技术可以在计算机网络数据传输过程中，采用入侵检测的方式，提升计算机网络的安全性和可靠性，最大限度地保证计算机网络不被外来黑客等人员入侵，保证资源的最优化配置。将人工智能技术应用于计算机网络中，能够实现信息的实时采集和检测，按照信息的不同类别实现信息的处理和分析，将不必要的信息和多余信息实现自动过滤，从而将对用户有利的信息展示给用户。

人工智能技术和计算机网络技术融合，能够在各个层级上实现网络安全性能的提升。网络安全分为基础网络安全、应用安全、审计安全、数据安全和运维安全5个部分。人工智能技术均可以在上述5个环节中通过各类服务实现网络管理安全性能的提升。

同时，在保护用户使用安全和计算机稳定运行的前提下，充分对计算机内部的资源安全性进行提升。采用人工智能技术后，能使得计算机系统的防火墙更加坚固，可以实现对异常信息的更精准拦截，并且随着人工智能技术的不断优化和发展，在信息的采集和拦截效率上会更高，计算机的安全等级和性能会得到不断提升，自身的计算量也会得到明显降低。智能防火墙的搭建比一般防火墙对于计算机病毒的阻止能力会更高，会避免黑客等不同形式的攻击，对于维护计算机网络系统的稳定性有着非常关键的作用。另外，在实际应用过程中发现，内部网络中也会经常出现安全隐患，通过人工智能技术的使用，可以有效防范来自于计算机内部的异常的监管，避免局域网内部的信息入侵和异常。同时，通过人工智能技术能够有效提升计算机系统对于垃圾邮件的分拣，在系统收到邮件后，人工智能会对邮件自动进行分析和扫描，保障邮件没有病毒后才会让邮件进入收件人邮箱。

3.2 基于人工智能的代理技术

Agent技术是采用实体软件，从广义上讲是现如今智能手机中存在的各类应用程序，此种技术也是人工智能Agent技术的一种。此种技术在日常生活和生产中主要是基于不同类型的Agent知识库来实现代理业务的。在数据层面，不同的Agent知识库之间数据是共享和贯通的，这样可以使得Agent服务能够更好地利用大数据来实现数据的共享。在具体应用过程中，首先需要用户对相关基础信息进行充分定义，随后人工智能技术将会利用后台算法将其推送给指定的用户。人工智能借助用户的输入信息进行分析，从而推断用户的基本喜好，进而帮助用户得到更加快速有效的信息。对于推送给用户的信息，人工智能技术往往会进行分类处理，帮助用户在信息分类上节省时间。现如今，此种方式在日常生活中已经被广泛使用，例如会议的安排、邮件的收发、互联网购物等，人工智能技术为生活提供了大量的优质服务，在未来具有更加广阔的应用空间。

3.3 基于人工智能的计算机系统评价和管理

为了提升信息安全的水平，对网络进行监管是非常必要的，如何通过网络技术实现信息安全管理水平的提升是亟待解决的问题。但是由于网络管理具有动态管理的特性，网络的状态是随着时间不断变化的，因此如何对其进行有效的管理是非常困难的。人工智能技术中的求解技术能够解决计算机系统中的快速搜索问题，进而推动对被求解问题的解答，同时可以解决空间内容和结构优化的问题，更加快速地完成任务的执行，逐渐提高网络节点的管理效率。对于系统的评价是基于专家库进行的，为了实现基于人工智能技术的计算机网络系统评价和管理，并且在技术的支撑下，构建完整的管理和评价机制。专家知识库的构建需要对常见知识进行归类和整理，从而构建统一的编码规则，在专家库构建的过程中，不仅需要专家的支持，还需要对网络系统予以支持，以满足当代网络管理工作的基本需求[3]。

4 结语

计算机网络技术和人工智能技术是未来国家大力发展物联网技术的两大支柱技术，两类技术的发展离不开基础产业的支撑和具体的应用场景。因此，选择合理的应用场景，国家在财力和物力方面提供基础的资源配置支持是发展两大产业的关键。计算机网络整体水平的发展为居民生活和工业生产带来了很大便利，随着其应用范围和深度逐步增大，对社会进步和生活水平提升提供了基础支撑。但是我们应该清醒地认识到相关技术发展过程中存在的问题，未来人工智能和计算机技术的融合还有非常大的潜力可以挖掘，现阶段需要打好应用基础，以后才能搭建更加安全可靠的网络架构。