计算机网络发展中的人工智能技术应用

岳立文

（白银矿冶职业技术学院 甘肃省白银市 730900）

当前，计算机技术发展比较快，人们的生产和生活越来越依赖网络，人们信息获取和阅读中，都需要网络和计算机的支持，计算机和互联网成为人们生活、学习、工作等不可缺少的组成部分，同时也深刻的改变了社会的生产和生活模式，让人类生活更加便利，智能化发展水平不断提升。人工智能和计算机网络融合，对于计算机网络的发展创新具有重要意义。智慧技术、机器学习等都是目前人工智能发展的重要成果和标志，对于计算机良好的网络环境构建也具有重要作用。借助人工智能技术应用，计算机的信息处理速度继续加快，信息安全等级不断提升，相关技术发展水平不断提升，这些对于计算机网络发展和人类社会进步都具有重要意义。

1 人工智能技术分析

1.1 人工智能技术内涵

所谓人工智能，指的是人类在开发智能本质以及智能工具中的自我认知的一种产物，这类技术可以模拟人脑的思维和分析，在一定程度上能够取代很多的人力工作，而未来随着这一技术的进一步发展，人工智能将超越人类自身的智慧也不是完全不可能实现的。就人工智能的范畴来看，可以将使用机器来对于人类行为进行模拟，实现知识获取、表达以及应用的过程，可以被称为人工智能，而狭义的人工智能则是对于机器的感知、学习、记忆、决策以及控制等能力进行研究开发的一种理论和专业技术。人工智能技术自身的应用优势突出，一方面，人工智能的学习以及推理能力比较先进，人工智能是众多学科和技术的集大成者，而在网络空间中，蕴含的信息量比较大，借助人工智能的学习和推理能力，可以有效提升信息处理效率。另一方面，人工智能能够满足对模糊信息以及非线性处理要求，可以对网络中的安全隐患，例如网络病毒、恶意攻击等情况进行有效的监测和分析，能够借助计算机技术来开展非线性网络结构处理。最后，人工智能技术的数据信息处理和工作效率都非常高，且相关计算资源消耗比较少，可以通过智能化手段应用，促进相关工作效率提升，提高资源使用效率，实现一次性计算，对于降低应用成本和资源使用量也有一定作用。人工智能整体的协调工作能力也比较突出，相关网络空间结构相对复杂，借助人工智能技术，可以有效适应不断增加的网络安全防御难度需要，人工智能技术中包含了层次网络安全管理功能，可以处理好相应层次之间的关系，促进网络安全防御效果不断提升。目前，人工智能技术以其独有的众多优势在很多领域都实现了应用，人工智能技术为生产发展和进步创造了条件，提供了技术支持，对于现代化发展也提供了巨大的动力。

1.2 人工智能技术的优势和特点

1.2.1 优势

目前，计算机普及率快速上升，人工智能应用深度也在不断加大，人工智能在很多领域都有一定的应用。借助人工智能技术，可以有效的完成信息采集工作，对相关不规则的信息开展有效处理，在相关信息处理中，统筹计算机网络系统中的数据变化，能够实现对细节变化等控制，帮助用户更全面、更细致的开展信息处理和保存等，确保计算机系统的安全有序运行。另外，人工智能技术在对信息处理中，还能够实现自动化和信息整合，可以实现编辑修改和整编归档操作，促进机器处理效率显著提升，相关数据信息共享度不断提高。人工智能是一种仿人类智慧的一种，通过拟人化的机器行为来对于人类相关问题和工作进行解释，这让这一技术的自我修复和保护能力显著增强，相关计算机网络的整体管理水平显著提升。

此外，大数据、云计算技术等具备良好的应用前景，相关技术发展也得益于人工智能技术的支持。例如，大数据技术，在实现海量数据采集、处理非连贯性数据、不规则数据等操作中，人工智能发挥着至关重要的通。要是单纯的通过计算机技术来进行处理，会造成大量资源的消耗，这样获得的结果也不尽人意，大数据技术对于信息的转化和资源处理的能力也就难以实现。借助人工智能技术来对于数据处理，能够有效提升数据处理效率，这对于技术发展是重要保障。

目前，在计算机应用中，网络信息安全是备受关注的方面，人工智能在网络安全方面的作用也是比较突出的。计算机技术、网路哦信息技术提供了一定便利性，但是也存在一定风险，网络中的病毒传播可能导致计算机的运行故障和信息安全问题，滋生犯罪，借助人工智能技术应用，可以对网络数据开展有效管理，通过构建有效的管理体系和系统，能够促进网络环境优化，这对于实现对相关犯罪活动的打击也有重要作用。

1.2.2 特点

就人工智能技术的应用特点来看，主要表现在以下几点：

（1）协作性。人工智能技术的协作性比较突出。计算机网络规模和结构在不断扩大，这使得网络管理的难度也在不断增大。在相应管理中，不能笼统来概述，必须要执行分级管理措施，对于网络实施逐级监管。而实现这一点，需要相关上下级之间能够有效协作。而人工智能技术自身的协作性比较强，其执行的是分布式思维，对于提升网络管理的整体协调性有重要作用。

（2）高效性。人工智能技术在对于相关问题处理中，采取的多为模糊逻辑推理，在技术应用中，不需要精确的对于相关模型进行数据描述。在计算机网络系统中，包含的模糊信息是比较多的，这类信息存在一定的不确定性，所以处理起来难度也比较大。在计算机网络管理中应用人工智能技术，能够实现对模糊信息的有效处理，这对于提升网络管理信息处理能力有一定帮助。

（3）学习性。目前，计算机技术以及大数据技术的发展应用和普及，以深度学习相关算法为核心和驱动的新一代人工智能也迎来了发展的高潮，为相关领域的智能发展提供了有效的技术支持。而深度学习属于机器学习的一部分，机器学习主要是通过算法对数据进行分析，从而在其中学习，再通过学习来对于现实世界的真实事件和情况进行决策和预测。这种机器学习和一般的硬编码程序不一样，是通过大量数据来训练和学习怎样借助算法来在数据中完成相应工作任务。在人工智能技术发展的初期，就已经出现了神经网络，神经网络实际上就是对人体的大脑神经机构进行模拟，通过建立分布式的算法模型，实现了神经网络对于多元素信息的集中处理，这类的每一个处理元素都是神经单元的重要组成部分。在完成神经网络模型设计后，就大致构建了一个模型架构，要实现这个模型架构的运转，需要使用大量数据信息来进行训练，从而让模型获得一定的能力，促进模型在实践中积累经验，构建模型的问题处理逻辑以及习惯，而这样构建起来的神经网络能够结合自身积累的知识和经验等，实现对于一些问题的有效处理。因此，人工智能技术自身具备强大的学习能力，在对海量计算机网络数据的处理中，如何将相关信息挖掘出来，必须要通过不断学习和推理，得出精准度高的概括和总结，实现信息智能化处理，人工智能的学习性让其在应用中具备良好的使用效果，还具有一定的拓展性。

（4）低成本性。在数据信息处理中，使用人工智能技术，相关资源消耗要比其他技术应用更少，人工智能应用的算法运算效率高，这对于节约计算成本，保证技术发展速率也具有一定积极作用。

2 人工智能技术在计算机网络中的应用

2.1 人工神经网络

人工神经网络是通过多节点连接构成的运算模型，主要是基于人类思维模式的模仿来对相关问题进行解决。如图1所示，为BP神经网络。

图1：BP神经网络

神经网络通过简单的处理单元构成一个并行的分布式处理框架。相应处理框架能够对于信息进行储存和应用的能力，能够借助学习来获得外部知识，充实自己，还可以存储获取的知识信息。神经网络自身具备一定的自主学习和自组织能力，这些都是其能够被应用于电价预测的重要基础。人工神经网络具备非线性、非局限性、非常定性为主要特点，属于分布式系统结构，相对于传统人工智能以及信息处理技术是不一样的，在进行直觉、非结构化信息处理中具有很好的效果。人工神经网络还具有自适应和自组织的特点，相关神经网络在模式识别、自动控制、信号处理等过程中占据重要地位，在信息处理上，人工神经网络还有一定的容错性，所以就算遇到很大程度的破坏，依然可以保持工作状态的优化。

2.2 人工智能Agent技术

这一技术以分布式网络为基础，是一种新技术。如图2所示，为基于Agent的服务集成系统架构。

图2：基于Agent的服务集成系统架构

Agent技术指的是在分布式系统中持续发挥自主作用，有一定交互性和自主性的计算实体。这一技术在分布式计算中从人找信息发展到信息找人，让一些并行工程和分布式交互仿真问题能够有效处理，让原本分布式计算中只能接收用户请求才能提供服务的模式被打破。借助Agent技术的集散能力应用，可以对信息发布者的信息要点进行注册，这样Agent可以结合相关信息，通过相关用户谁可以提供相应信息，可以主动通知信息提供者目前需要其所能提供的信息，实现对网络应用的不断完善。

2.3 人工智能网络安全管控技术

就计算机网络系统来看，其本身具有一定的开放性，所以很多时候都会受到外部和内部相关因素的影响，导致安全隐患的出现，这对于计算机安全管理而言是重大威胁。借助人工智能技术应用，可以对于系统中的病毒、恶意攻击等行为及时察觉，进行信息采集和监测管理，确保计算机网络环境的安全性、可靠性，打造良好的计算机环境。如图3所示，为人工智能在网络系统安全中的实现模式。

图3：人工智能在企业网络系统安全中的实现模式

通过计算机网络中的相关信息传输过滤和控制，可以避免计算机系统受到恶意攻击。这对于传统防火墙构建来说，是存在一定问题的，在计算机网络安全中，人工智能技术发挥着重要监管作用，对于提升计算机网络系统整体运行安全性和可靠性具有重要作用。

2.4 智能防火墙系统

智能防火墙系统在多方面对人工智能技术进行了应用。首先，在数据识别和处理中，通过计算机检索、匹配、核查等，缩短相关操作时间，也能够进一步缩短访问限制时间，对比以往的防御系统来看，人工智能技术的应用让网络安全对预防和处理有害行为的效率不断提升。此外，一般的防御软件中出现的拒绝服务供给的问题也能够得到有效解决，这在一定程度上减少了病毒传播的概率和破坏性。

2.5 智能入侵检测系统

智能入侵检测系统是防火墙技术中的核心部分，系统能够对于获取的信息分类，并对信息做好筛选，再进行数据信息的整理，生成具体的报告，报告中对于网络信息的相关方面都会进行叙述。相对于传统的入侵检测技术应用软件来看，针对未知风险，智能入侵检测系统的识别能力更强，且系统自身还具备一定的杀毒能力。这样在进行数据、文件等资料的计算机网络传播中，要是携带有隐藏的病毒、木马程序等，智能入侵检测系统就能够及时识别，并进行阻止。对于一些恶意的黑客攻击行为，也能够进行预防，保护系统数据安全性。

2.6 智能反垃圾邮件系统

智能反垃圾邮件系统主要功能是对于垃圾邮件进行屏蔽，避免用户的邮箱收到大量的垃圾邮件，这种垃圾邮件会大大降低用户的网络使用体验感，一些网络病毒可能通过垃圾邮件的包装，被发送给用户，这样用户可能毫不知情的情况下点击打开了邮件，导致自身的电脑受损，严重情况下还会诱导用户进行相关信息输入，导致用户出现严重的经济损失。借助人工智能技术应用，能够构建反垃圾邮件系统，对网络中传输的相关邮件进行实施监测，并对于相应的发送报告进行分析，提升系统的智能安全防御等级。因为人工智能技术自身的信息处理能力比较优越，将其应用到大数据网络安全防御中，能够很好的发挥其优势，促进大数据网络整体安全性提升，特别是在网络防火墙、入侵检测以及垃圾邮件安全防御应用中，具有突出效果。借助人工智能技术的不确定性以及不可预知性，系统会对用户的邮箱进行扫描，对于其中有问题的邮件进行屏蔽，并及时通知用户，确保用户的信息安全，同时也能够提升计算机邮箱的安全性。

2.7 在神经网络管理中的应用

计算机网络技术的发展更新速度快，相关程序设计以及配置要求也是和更新速度相对应的。人工智能技术的快速发展中，将具体的技术应用到计算机网络中，具有重要意义。多技术共同融合诞生了人工智能技术，不同学科技术的整合为计算机网络技术发展提供了强大的技术职称，所以事先计算机计算和人工智能技术的整合和对接是具有一定现实基础的。例如，在设计系统信号中，对信号进行分解，通过专业分析，借助专业系统技术来进行，就能够实现有效的人工智能效果，实现设计的自动化。其次，人工智能还能够有效应用到神经网络中。神经网络本身就像人的大脑神经一样，是一个结构复杂但是功能强大的处理器，神经网络的执行能力、计算能力、容错性以及存储能力都是极强的，可以做到对于网络空间安全中的信息进行精准识别。所以，在网络空间安全防御中，通过构建神经网络系统，可以有效提升智能入侵检测技术的使用性能，促进系统对于信息以及病毒等的有效识别，神经网络还能够有效降低系统决策的失误率，促进对于网络空间中的信息识别效能，从而有效提升大数据网络安全防御水平。

此外，随着人工智能技术的进一步发展优化，人工智能技术目前在更多的领域也开始得到应用，这对于提升网络技术水平，促进计算机网络技术发展也具有重要意义。

3 人工智能在计算机网络中的应用前景

新时期，科学技术发展比较快，计算机网络中，人工智能技术的应用价值也越来越突显。在计算机网络的实际应用中，人工智能正在快速向各行各业中发展渗透，成为人们社会生产和生活中的重要组成部分，对于推动人类文明和发展也具有重要作用。人工智能技术和大数据技术有一定的共通之处，技术应用的目的都是为了便利人们的生活，为人类社会服务。人工智能技术的应用给社会发展带来了极大的便利，相关技术研究进一步开展，取得了很多新突破，国家对人工智能技术发展也十分关注，并大力支持，这些都加速了智能产业的发展。未来人工智能必将更多的渗透到社会生产生活中，技术水平也会不断提升，其在计算机网络中的应用也会进一步深化，工作方式将更加优化，工作效率也会更高。

4 总结

从目前的人工智能技术应用现状来看，相关技术应用范畴正在不断扩大，技术应用领域也不断扩大，计算机技术的发展和人工智能技术的诞生和应用有着密切联系，计算机网络中人工智能技术应用，对于推动计算机技术发展具有重要作用，人工智能技术在对不确定信息的处理、相关动态信息的追踪等方面，显示出强大的整合和学习能力，计算效率高、资源消耗少，这对于提升网络管理工作效率意义重大，对于用户信息安全也有重要作用。在计算机网络不断发展的时代，人工智能技术在计算机网络领域的应用也将进一步深化，其在未来应用中也有很大的前景，主要集中在人工神经网络、机器学习以及模式识别三个方面，通过对于人工智能技术的多维度分析和转化，认为未来人工智能在计算机网络中的应用将会持续扩大，相关应用效果也会不断走向自动化、智能化。