人工智能在计算机网络技术中的应用

张羽

【关键词】人工智能技术;计算机网络技术;智能防火墙技术

在人们生活质量不断提升的背景下，对于计算机网络技术的需求量也在不断增加，该技术的应用不仅可以提升日常工作效率，而且对于推动社会经济健康发展也有着重要意义。人工智能技术的融入，能够进一步优化计算机网络技术体系，可以为行业经济发展提供可靠帮助，从而为推动社会可持续发展奠定良好的技术基础。

（一）应用成本相对较低

从目前的应用情况来看，人工智能技术在应用中，具有使用成本较低的优势。根据统计资料显示，传统信息处理系统处理1000条应用数据，所消耗的时间成本在1min-2min，而利用人工智能技术进行处理时，在大数据技术、专家系统辅助下，时间可压缩到1s内，数据处理效率有了极大程度的提升。并且人工智能技术可模仿人的意识来识别和处理数据，识别异常数据的准确率也可以达到98%以上，而且这些数据的整理，都可以在数秒内完成，有效降低了人工成本的支出，具备良好的经济效益。

（二）促进计算机技术发展

人工智能技术的顺利融入，也有助于计算机技术的深入、快速发展。计算机技术自1920s产生以来，经过了近百年的发展，目前已经进入比较成熟的发展阶段。而人工智能技术的顺利融入，可以更好地推动计算机网络发展，使技术体系的完整性和适用性得到进一步提升。例如，神经网络技术在应用中，其具备了代理协作能力，基于各个分系统中的传感器，可以对计算机网络系统运行状态进行监督，从而营造更加安全稳定的计算机网络运行环境，降低异常问题的发生概率。另外，在行业竞争压力不断加大的背景下，人工智能技术的应用优势也在不断凸显出来，这对于该行业经济的可持续发展有着积极地促进作用。

（三）数据处理效率较高

除了上述提到的应用优势外，人工智能技术在应用中，还具备了处理效率较高的应用优势。具体体现在以下几方面：第一，具备了非常强的学习能力，机器学习算法的不断融入，使得系统在数据处理方面的效率和质量也在稳步提升，尤其是在非线性数据的处理中，其处理能力得到了有效加强，从而被更多的应用在计算机网络技术中。第二，在行业发展速度不断加快的背景下，内部供应的数据信息总数也在不断增加，基于人工智能技术的应用优势，可以在较短时间内完成数据处理，提高所整理数据的应用价值。第三，传统背景下人工处理信息过程的容错率较高，处理质量相对较低。人工智能技术的应用，借助计算机算法可以加快数据处理速度，同时也可以将数据容错率下调至最低，对于数据进行层次性处理，以得到可靠的数据分析结果。

（一）网络安全管理

1.人脸识别技术

在网络安全管理活动中，人脸识别技术有着良好的应用价值，该技术的应用原理在于，基于科学手段对于人脸各部位进行识别，包括眼睛、脸部轮廓、嘴巴等，这些识别信息会在算法辅助下进行分层计算和分层存储，在需要时可以对这些信息进行整合，以满足人脸识别的相关要求。统计2013-2020年数据可以得知，目前人脸识别技术在网络安全管理中有着越来越多的应用，如人脸支付、人脸购票、人脸扫描打卡等，为人们的生活带来了诸多便利。但是技术在应用中也存在一些不足，例如。人脸识别技术在应用中，人脸需要以端正的视角出现在屏幕中，而且在屏幕前不能出现任何的遮挡，如果在昏暗灯光下进行识别，识别成功率只有60%-70%，虽然对于技术应用效果影响较小，但是如果在后期对其进行完善，那么该技术在应用中则会具备更好的科技应用价值，满足不同情况下的使用需求。

2.指纹识别技术

和人脸识别技术相类似，指纹识别技术在网络安全管理中，也具备了良好的推广价值。该技术的应用原理在于，基于科学手段对于指纹各部位信息进行整理，并且在指纹信息采集时，也会对相对应的主人信息，如性别、年龄等内容进行采集，这些识别信息会在算法辅助下进行分层计算和分层存储，在需要时则可以对这些信息进行整合，以满足指纹识别的相关要求。每个人的指纹都存在独一性，因此其可以作为人物信息识别的重要参考。相较于人脸识别技术，指纹识别的应用时间较早，可以作为重要信息的保护手段，目前已经在信息档案存储、个人信息保护、指纹支付等领域中得到了应用。相较于传统的密码保护，指纹识别技术的安全系数更高，而且操作过程相对简单，在计算机网络安全管理中有着良好应用。需要注意的是，个人指纹会在物品上留下痕迹，部分不法分子会借助物品来提取这些指纹，因此，在对一些机密类文件进行存储时，还需要搭配其他安全管理方法进行保护，起到有效的保护作用。

3.数据挖掘技术

现阶段，社会已经进入到了大数据时代，每日在网络中流通的数据总量呈几何状态增长，为了契合行业经济增长要求，需要对这些数据进行深入挖掘，筛选出30%一40%的价值数据，以减少后续数据整理过程的工作负担。数据挖掘技术基于遗传算法、层次分析法的一种数据整理技术，可以对已有数据进行重复性、错误性筛选，而且在年限、关联性帮助下可以筛选出最有价值的应用数据，同时也可以对计算机网络正常运行状态、安全运行状态进行综合评估，这样也可以及时展开记录、学习工作，提高数据整理结果的使用价值。另外，网络系统在遇到外部破坏性问题后，在数据挖掘技术的辅助下，也可以对入侵对象进行精准识别，不同于其他应用技术，人工智能技术在应用中具备了记忆性与学习功能，而且在应用中也可以进一步提升检测效率，确保系统运行过程的安全性。

4.智能防火墙技术

在网络安全管理活动中，智能防火墙技术也具备了良好的应用价值。该技术在应用中的原理在于。利用遗传算法、蚂蚁算法、抵御程序来建立网络防护“墙”，在外部信息进入网络之前，会利用“墙体”来对其进行筛选，满足安全性要求的数据可以进入网络中，未满足安全性要求的数据直接阻拦在网络外围，从而提高计算机网络系统运行环境的安全性与稳定性，提高数据处理结果的可靠性。人工智能技术在应用中具备了较高的安检效率，而且也可以进一步弥补网络防护墙存在的不足，将病毒出现概率下调至较低水平。基于统计数据显示，计算机网络在应用中具备了较强的多样性，病毒的入侵方式包括文件入侵、郵件入侵、文字入侵等，智能防火墙技术和各类识别技术的应用，能更好地阻止病毒传播，从而为行业经济发展奠定基础。另外，在计算机网络安全管理活动中，也会应用智能识别技术来维护网络信息安全，这样也可以更好地保护重要数据，将人工智能技术的应用优势充分发挥出来，从而有效地推动行业经济的稳定发展。

5.人工免疫技术

除上述提到的相关技术外，在实际应用中，人工免疫技术也具备了良好的应用价值。该技术在具体应用中，会对计算机程序进行模仿、整理、分析，在技术的应用过程中，其主要流程在于搭建基因库、对数据进行否定选择、筛选价值数据克隆等，在蚂蚁遗传算法的辅助下，利用迭代处理来获取到最优化的应用方案，从而提高数据处理结果的使用价值。同时该技术在应用中也存在一些不足，如相比于人脸识别技术、指纹识别技术，人工免疫技术在应用中的病毒识别率只有80%-85%，而且其预见性相对较弱，因此在后续发展中也需要做好优化工作，以满足相应的应用要求。目前在基因库当中已经采集到了数量众多的基因片段，并且在机器学习方法的应用背景下，也会对基因库进行拓展，基于此来完成算法、删除匹配字符等处理，这样也可以提高数据处理结果的针对性和可靠性，满足数据应用价值。

（二）计算机网络节点整理

对于网络技术而言，网络节点能耗情况主要和计算行为、运行状态等方面直接关联，人工智能应用过程中会影响网络节点实际能耗水平。按照人工智能应用的经验，构建符合现实环境的计算机耦合能量均衡模型，同时对建立模型的基本条件展开合理假设：基于S1面积区域中，传感器节点数量为N个，传感器随机布置在该区域内部，不同节点传输半径是r，人工智能模型通过五元组方式进行表示，即P、W、R、U、A。开展建模工作时，五元组节点的能耗水平如下：P是节点转发数据的概率，通过P.P代表P将信息转发给节点ai过程中，ai数据的转发概率，其限制条件是i≤N，1≤i。W代表相应各个节点的能量集合，其中ai代表任一节点，能量参数是W ∈Wai，表示节点的能耗数据; Wai代表相应节点的剩余能量，其限制条件是：1≤i≤N。R={r1，r2，...，r。n}表示所有节点相应收益集合，其中，节点a，收益通过R进行表示，其限制条件是：1≤i≤N，U={0，1}表示不同节点基于各个阶段的运行状态，1代表否，0代表合作。A={a1，a2，…，an}表示传感器中所有路由节点，其限制条件是：1≤i≤。

（三）节点能量计算

在节点能量计算中，应注意大以下几点：计算能量，一般情况下，在网络节点的计算中，会选择剩余能量来作为初始能量，其具体的计算公式如下：将相应数据带入到其中，以此来得到相应的计算结果，而且在任意节点中，也会基于传输消耗能量来搭建期望矩阵，具体的计算公式如下，带入数据后可以得到可靠的计算结果。此时也可以进行剩余能量期望矩阵进行计算，具体的计算公式如下：E（Wre）=[cos。iL，COSa2卜[P1gW。。iL，PmgWoost]，代入相关数据来得到相应的处理数据。（2）展开网络节点收益计算，结合上述数据计算结果，在应用中也会进行接地那收益计算，在具体应用中其计算公式如下：基于该公式完成各节点收益的计算，这样也可以更好地完成数据计算，了解计算机网络工作状态，同时对于节点数据和行为进行整理，得到科学的收益值，从而确保各网络节点在应用中具备更好的平衡性，以满足相应的使用要求。

（四）计算机网络管理

无论计算机网络还是人工智能技术，其研发和应用目的都是为了给人类带来便捷，改变传统作业模式，提高计算机网络管理效率。Agent技术可以达到该目的，该技术有着明显的交互特点，在用户操作中发挥积极影响。它可以对网络环境实施优化处理，也可对网络中的现有资源配置情况实施优化，为用户打造便捷的网络服务环境。Agent技术也被称之为智能代理技术，主要是由知识库、数据库等共同组合而成，不同类型的Agent技术在应用中具备了良好的使用价值，并且该技术在应用中也可以起到良好的輔助、自治、探知作用。以搜索辅助作用为例，可辅助用户更快地完成自动搜索，也可将检索到的信息直接发送到特定位置，从而起到提升网络服务质量的作用。另外，该技术在许多领域中都得到了良好应用，从而为用户提供更加丰富的高质量服务，以满足相应的体验要求。

（一）加深网络优化融合度

通过加深网络优化融合度，可以更好地发挥人工智能技术应用价值，提高计算机网络运行环境的安全性。现阶段，计算机用户数量也在不断增多，这样也需要搭建通信网络模型来更好的服务于用户。从目前的应用情况来看，使用到许多类型的组网模型，如单向组网、双向组网、混合组网等，每一类组网模型在应用中均有着不同的通信带宽、通信效率，同时其也具备了相应的优点与不足。人工智能技术的算法体系功能性强，可以采取不同路由来对这些数据展开分析，从而明确每一种路径通信带宽和延时隋况，基于此来完善网络体系，从而提高组网模式的应用价值，满足相应的使用要求。

（二）提升安全防护水平

提升安全防护水平，能够提高信息存储结果的利用价值，营造更加安全的计算机网络环境。人工智能技术在应用中，拥有特异性识别算法，不同类型的服务商可以对外提供相匹配的人工智能算法，也会匹配相应的人工网络参数，将算法应用到计算机防护系统中后，发挥出更大作用。且可以抵御不同类型的安全攻击。以满足相应的应用要求。在系统具体优化处理中，除了将人工算法应用到数据加密处理中外，也会不断完善系统特异性，以提高系统本身的独特性，满足不同情况下的应用要求。另外，对于一些关键数据也可以通过压缩的方式进行隐藏，从而提升数据通信过程的安全性与可靠性。

（三）优化网络评价体系

通过优化网络评价体系，可以不断完善网络运营环境，提高人工智能技术的应用价值。在具体实践中，人工智能技术的应用能够有效提升网络管理过程的智能化水平，这样系统在运行过程中，更加快速地完成问题诊断、信息反馈、信息计算等工作，确保在数据整理结果准确性的基础上，减少系统运行过程的应用成本，更快地解决技术问题，完成系统监测工作，从而提高数据评测结果的可靠性与系统运行效率，满足相应的使用要求。

综上所述，人工智能技术在应用中具有使用成本较低、处理效率较高等优势。将人工智能技术应用到计算机网络技术当中，一方面，可以提升网络技术体系的完善度，还能提高体系工作结果的时效性;另一方面，能够提高信息存储结果的利用价值，更好的推动行业经济发展。