人工智能在计算机网络技术中的应用分析

关键词：人工智能;计算机网络技术;应用

中图法分类号：TP319 文献标识码：A

1引言

在计算机网络技术的发展过程中，需要定期优化与革新使用方法，将人工智能融入其中，才能够从根本上提升计算机网络技术的应用效果。目前，人工智能作为发展较为快速的新型技术，可助推计算机网络技术高效运行。因此，本文对人工智能在计算机网络技术中的应用进行探索、分析，希望能够对推动国家经济建设，为可持续发展提供一定的参考。

2人工智能的主要内涵

所谓人工智能，主要是指把众多学科和专业进行有效融合，而形成的一种和人的思维及行为有紧密关联性和相似性的全新技术;是研究、开发、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门全新技术。人工智能是计算机科学领域十分重要的分支，它针对智能的实质进行深入挖掘和了解，并进一步研发和生产出与之相对应的且能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。对该领域进行研究，主要涉及机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在针对人工智能进行研发和挖掘的过程中，计算机网络技术对其有至关重要的直接作用。同时，有效利用人工智能技术可以切实解决计算机在应用过程中涉及的各类问题和相关难点。

3人工智能技术在计算机网络中的应用

3.1人工神经网络技术

人工神经网络是人工智能与计算机网络技术融合的产物。人工神经网络是通过数据的存储、分析、处理形成具有决策性特征的结果，其是模仿人脑神经元网络而创建的简单、抽象模型。在神经网络中，节点与节点之间都有着非常密切的联系，网络数据的输入与输出都依赖网络的连接方式。人工神经网络技术在医学、经济学以及生物学等领域的应用非常广泛。在人工神经网络中，神经元处理的符号是由0和1组成的机器语言符号。机器语言符号借助知识表达技术与人类所运用的自然符号进行自由地相互转换，以一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理方法，借助计算机网络技术的分布式信息处理功能，尽可能地模仿人脑神经系统的工作方法，完成接近于人脑效果的分析。人工神经网络的实现原理明显区别于传统的人工智能，且在信息处理技术方面进行了升级与优化。其克服了基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息等方面的缺陷，使人工智能具备更强的自适应、自组织以及高实时性的优势。

3.2人工免疫技术

在計算机网络技术中融入人工免疫技术，能够有效提高计算机网络技术的整体应用水平。如今，科学信息技术被广泛应用于各领域，在对传感器信息进行探索的过程中，运用计算机网络技术能够为其提供有效信息。信息融合能够从根本上提升技术应用的准确性，并尽可能地消除影响计算机网络正常运行的不确定干扰因素，以此保障网络正常运转。在基因库中，相关工作人员可对多基因片进行重组，对基因突变后所呈现的现状态进行检索分析，对入侵系统中的病毒进行确认与查杀。对于否定选择部分，系统能够产生字符，通过使用否定选择算法，将匹配信息删除，从而提高检测水平。

3.3数据挖掘技术

人工智能与计算机网络技术相融合衍生出数据挖掘技术。数据挖掘技术可以提取存在于大量数据之中有着某种特殊联系的数据，并将其转变为计算机可以处理的数据，最终得到可视化结果。人工智能在计算机网络技术中的运用得最广泛的数据挖掘技术就是入侵检测。在计算机网络中，为了强化安全管理，入侵检测技术会被运用于收集信息数据，再结合网络运行环境、用户需求对信息数据进行筛选，形成信息报告。最后将信息报告以可视化形式呈现出来，由用户做出处理决策。人工智能通过对以往入侵数据进行分析，掌握入侵数据的规律，提出保护方案。随着入侵数据库资源的增加，对入侵规律的把握越来越准确，入侵检测技术就更成熟。如果网络环境出现异常，数据挖掘技术就会对所有入侵数据进行全面识别，在深入把握入侵源以后，将信息传送给用户，并与用户合作制定新的防护方案。只要在特定的网络环境里出现一次入侵攻击，人工智能就会将其转变为存储记忆，有效避免再次出现类似的入侵攻击。

3.4专家知识库技术

在专家知识库的系统运用下，能够为网络管理以及评价提供相应的支持，从而有效开展网络管理工作。专家知识库技术是把专家经验作为主要信息知识，创建大数据库系统。其还能将统计学、数据库知识发现与数据库技术进行互通融合，并对所蕴含的知识进行挖掘，确保挖掘出符合设定目标或是能够提供解决措施的内涵信息。专家知识库技术在保证数据信息绝对安全的前提下，对数据信息进行检索与整理，通过内部挖掘、结构挖掘与访问信息挖掘等方式进行精准技术定位，并将结果应用于实际工作，还能够为管理决策提供可行性建议。

4人工智能在计算机网络技术中的应用价值

4.1促进计算机网络技术的发展

在计算机网络技术中应用人工智能，有助于促进计算机网络技术的发展。比如，人工智能系统自身具有代理协作分布的能力，能够确保计算机网络保持安全、稳定的运转状态，这不仅能够为工作带来帮助，也可以减轻工作压力，进而在有限的时间内完成相应的工作任务。尤其是近年来，行业之间的竞争力度不断加大，将人工智能应用在计算机网络技术中的优势非常大。

4.2提高数据处理效率

在计算机网络技术中应用人工智能，还有助于提高数据处理效率。因为人工智能本身具有较强的学习能力和较强的非线性处理能力，所以能够被大量地应用在计算机网络技术中。再者，由于行业发展速度不断加快，内部数据信息的数量也在递增，所以我们更加需要借助人工智能来提高数据处理能力。其次，由于计算机网络中的信息量比较大，单纯依靠人力处理效率低下、效果不理想，所以可以借助人工智能进一步提高工作质量。除此之外，我们也可以借助人工智能对低层次的信息进行学习，以便挖掘出更深层次的价值。

5人工智能在计算机网络技术中应用的建议

5.1人工智能在数据分析中的应用

大数据时代，我们可以通过数据分析获取很多现场运行参数及特征，反映现场的实际工作情况。但由于数据具有种类多、基数大等特征，在展开数据收集、整理工作时会呈现出缓慢、效率低等狀态。在数据入库后，需对其展开较为严格的数据整合、有效性分析作业，这也是进行数据收集的根本出发点。但是，人工处理的周期长、准确率低，难免存在由于工作疏忽造成数据信息混乱的情况，而采用人工智能算法则可更好完成数据分析、处理工作。最常见的人工智能算法有BP神经网络和支持向量机（简称SVM算法）两种。其中，BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。与数字计算机比较，BP神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制;能学习和存贮大量的输入/输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程，因此可广泛应用于统计分析，软测量、故障诊断等领域。而SWM算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，可用于数据分析、识别模式、分类和回归分析、故障诊断等领域。只要借助人工智能选择合适的核函数，SVM算法就能找到最优目标函数。同时，SVM算法也给人工智能与计算机网络技术的高度融合带来了相应的机会，从而促使人工智能变得更强大、更可靠。

5.2人工智能在网络安全技术中的应用

5.2.1智能化监测

人工智能技术本身具有极强的自动识别能力，能够根据用户的操作指令，对整个CPU、参数序列、数据包进行细致的排查与检索，从而精准发现计算机内的恶意程序。其内置的神经网络系统，可以进行操作模式的识别和信号数据的处理，通过比对正常状况下的数据排列方式，编写有效、合理的代码，以此提高计算机网络的安全性，确保信息在传输过的程中不会因网络波动出现信息缺失、资料出错等状况。同时，人工智能还可以根据数据库存储的知识与经验，对软件漏洞进行精准定位，并将问题产生原因从源代码中提取出来，方便后期进行针对性的问题处理，修复相关漏洞。

5.2.2构建防火墙

人工智能具有强大的预防功能，能够有效阻止不良程序的入侵，阻断病毒的传播路径，提高计算机网络的防护等级。一方面，人工智能能够运用专家系统存储病毒类型与内容信息。当恶意程序入侵时，可以实现在线比对，若出现结构一致的编码程序，则立刻切断信息传递渠道，阻截相关数据，保护计算机的运行安全;另一方面，人工智能能够利用其强大的逻辑计算能力，建立功能性强的防火墙系统，并通过专家系统丰富防火墙的使用功能，使其不仅能对相应病毒进行精准拦截，还能自行模拟入侵情况，通过改变子结构的排列形式，对已经侵入的病毒程序进行高效处理，保证对恶意程序杀毒后，不会残留有害信息影响正常使用。

5.2.3智能反垃圾邮箱系统

电子邮箱属于人们日常生活、工作过程中使用频率比较高的社交工具，在实际使用过程中易受到垃圾邮件的骚扰，而这些垃圾邮件既会给用户的工作及生活造成严重影响，又会对网络信息安全造成严重的威胁。而人工智能与计算机网络技术的有机结合，基于自然语言理解、深度学习等技术，能够有效识别色情、暴恐涉政、恶意推广、辱骂、违反广告法、涉及违禁品等文本内容，并可以实现对邮件以及病毒木马的行为识别、空中拦截等。通过人工智能，可以创建具有过滤效果好、运行稳定、负载低、延迟小等优势的智能型反垃圾邮箱系统。

5.3人工智能在网络评价技术中的应用

在网络通信的过程中，由于运营商的诸多限制，互联互通情况较差，同省不同ISP之间的相互访问、相同ISP的高峰时段相互访问、错误的链路路由等，均会导致网络延时较长。而现代网络可通过人工智能构建计算模型，将网络中由于传输延时、路由队列、对端处理所构成的RTT往返延时、丢包等一系列关系到网络质量的数据进行有效计算后，得出的优化评价及改善算法称为网络评价算法。人工智能的高效应用，能够促使评价更加客观。首先，在条件一致的情况下，虽然存在不同的搜索技术，但人工智能求解为最佳的选择。人工智能求解技术在效率方面较高、资源占有方面比较节约，比传统计算方式更为合理;其次，人工智能专家知识库技术的创建也促使安全管理呈现更加合理的态势。从专家经验出发，联系具体案例，能够在较短的时间内研判及处理一些相对困难的问题。当然，识别可能会出现一定的误差，具有一定的局限性。因此，在今后的发展中，更应该发挥计算机网络技术的长处，完善专家知识库，促使安全管理效果达到最优化。

6结语

随着经济的发展，科技水平不断提升，各个领域已经逐步运用了人工智能，给人们的日常生活、工作带来诸多方便。但与此同时，在某种程度上对人工智能有了更高的需求。如今，人工智能的发展还处于初始阶段，发展速度相以缓慢，因此需要社会各界积极研发更好的人工智能，给人们提供更好的服务。

作者简介：

朱雪奎（1987—），本科，工程师，研究方向：计算机科学技术及网络安全。