大数据时代人工智能在计算机网络技术中应用研究

2022-07-26李喜英

网络安全技术与应用 2022年5期

◆李喜英

◆李喜英

（郑州市电子信息工程学校河南 450000）

本文以大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用为研究方向。首先通过文献资料阅读法检索大量相关资料为此研究提供较为翔实的理论依据，继而对大数据、人工智能及计算机网络技术等核心概念进行界定；其次详尽阐述了大数据时代下计算机网络技术应用人工智能的价值性及优势；最后论述了人工智能在计算机网络技术中的具体应用，旨在为计算机网络技术融入人工智能发展提供理论依据。

大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用与分析

信息爆炸时代下计算机网络技术为国民多元生活及企业生产需要提供了有力支撑，计算机网络技术长期以来都是社会讨论的井喷式话题，如何提高计算机网络安全性、便捷性及时效性成为有关人员积极探索的重要命题。基于大数据时代下传统计算机网络技术已然无法满足现代化国民及企业生产需求，依托人工智能技术构建新型计算机网络系统，克服传统计算机网络技术不足的同时，对促进我国计算机网络领域研究与发展而言具有实质价值。

1 概念界定

1.1 大数据

大数据（Big Data）泛指在一定时间内通过非常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合，它是一种需要全新的处理模式才能具有强大决策力、洞察发现力及优化能力的海量、高增长率及多元化的信息资产。具体而言，它是一种规模大到在获取、存取、管理、分析等方面远远超出插图数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量数量规模、高速数据流转、多样数据类型及价值密度低等特征，即5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）[1-4]。

1.2 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）泛指依托信息技术研究、开发用于模拟、延伸及扩展人工智能的理论、方法和技术的一种科学技术。人工领域主要涵盖机器人、语言识别、图像识别及自然语言处理及专家系统。它是计算机学科的一个重要分支，亦是展示出新的可以和人类智能相似的方式作出反应的智能机器，发展历程如图1所示[5]。

图1 人工智能技术发展示意图

1.3 计算机网络技术

计算机网络技术（Computer Network Technology）泛指依托计算机技术与网络通信技术相结合的一种全新技术，它可以将独立、孤岛、离散的计算机通过交互的方式建立联系，依托物质连接的方式实现实时共享、传输及连接的一种开放性、功能性及自主性技术。计算机网络技术具体可将其划分为软件及硬件两种类型。硬件主要以承载计算机网络技术所需硬件需求及推动计算机网络技术交互、连接的载体为主；软件泛指计算机通过下载、存储等方式运用计算机网络技术对计算机进行保护、使用、连接及交互的方法。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用价值分析

2.1 提高网络运行稳定性

网络技术不断发展的背景下，网络技术的应用与国民生活及企业生产结合日臻完善，计算机网络技术在社会发展过程中发挥着重要功能与价值，而网络技术的稳定性长期以来都是社会积极讨论及国民重点关注的区域。传统计算机网络技术经常因系统差异或硬件问题等因素导致网络流畅度不理想等问题时有发生，而依托人工智能优化网络结构，可以进一步促进网络运行的智能化及流畅度，规避因系统因素造成网络故障等问题的同时，为网络技术发展提供有力保障。

2.2 提高计算机网络管理效率

从本质角度来看，我国网络技术高速发展至今网络结构逐渐朝向多元化、复杂化趋势发展，这一现象导致了计算机网络管理操作程序较为繁杂，同时计算机网络病毒不断增加，在这样的背景下，如何加强计算机网络管理效率及安全性成为相关人员亟待解决的重要问题。基于人工智能构建计算机网络技术可以有效实现计算机网络管理层次化，通过对计算机网络管理模块的层次化划分，可以有效梳理与重组计算机网络管理系统，便于各部门之间的沟通与交流。

2.3 提高计算机网络推理能力

计算机网络应用人工智能技术可实现智能化分析信息数据，依托人工智能判断思维提高计算机网络技术分析的可靠性及时效性。依托人工智能技术可以提高有关数据信息检索效率，并在此基础上提高计算机网络数据处理容错率，同时实现非线性网络行为，便于解决计算机网络上的技术问题，为计算机网络发展提供有力支撑。

3 人工智能在计算机网络技术中的具体应用

3.1 入侵检测技术

入侵检测技术泛指依托人工智能对计算机网络进行保护的一种网络安全技术（模型如图2所示）。随着人工智能技术的不断完善，依托人工智能构建计算机网络安全体系可以有效检测不法人员进入行为。依托人工智能的入侵检测技术主要以收集网络安全日志及网络信息等方法判断网络是否存在风险，如计算机网络系统遭受其他危害或被入侵前，人工智能可以通过智能拦截的功能抵挡非法入侵[9]。

图2 入侵检测技术模型

3.2 人工免疫技术

人工免疫技术主要以克隆选择、否定选择及基因库为主组成的人工智能技术，它的存在可以有效解决计算机网络技术中存在的安全隐患。但值得注意的是，虽然人工免疫技术为计算机网络技术提供较为良好的安全性，但从本质角度来看，人工免疫技术起步较晚属于新兴技术，因此在应用方面仍存在一定缺陷，较为常见的就是无法精准识别部分未知病毒。造成这一现象的主要因素在于人工免疫技术主要依托基因库中的已识别病毒为例，同时技术人员通过重新组合多个基因片段后分析其突变后呈现出的状态，继而才可有效识别入侵病毒。但在具体应用中可以发现，部分病毒或新型病毒的未知性导致在检测过程中无法识别。

3.3 数据挖掘

数据挖掘是计算机网络技术与人工智能技术结合的高效产物之一，随着我国信息社会的高速发展人们对数据的应用有了跨越式发展及实质化提升，导致大数据中存在大量噪声数据及无法识别的有效数据，这一现象对数据应用造成不同程度的影响。通过数据挖掘的应用，依托数据挖掘设定特征及类型，数据挖掘在实践过程中依托人工智能学习系统通过规律寻找出适应数据。同时它在保护计算机网络安全方面发挥着重要功能。依托数据挖掘技术可以对入侵规律及相关病毒进行实时检测，同时在分析计算机网络入侵状态中可以对相关数据进行存储及记录，便于后续更为精准地识别入侵病毒。

3.4 智能反垃圾信箱系统

智能反垃圾信箱系统主要针对电脑邮箱经常会出现大量垃圾邮件进行处理的一种技术。垃圾邮件是国民生活及工作中较为常见的一种邮件，这类垃圾邮件一般都是广告邮件，完全没有任何价值意义，还对正常使用邮箱造成一定的阻碍。通过人工智能技术与计算机网络技术结合，建立智能反垃圾信箱系统，通过安装自动式防御系统，不仅可将垃圾邮件进行截获阻拦，同时可精准识别邮件中是否存在病毒及是否存在恶意攻击插件。这一方面可提高计算机网络的安全性，另一方面可实现用户不用花费额外的时间和精力去解决这无价值和意义的问题。

3.5 系统评估及网络管理

系统评级及网络管理主要以建立可视化及综合性较强的管理系统，通过管理系统对计算机网络进行管理的一种方式。严格意义上来说，随着我国计算机网络的多元化变革及发展，加之智能化应用领域及范围有了实质变革，唯有引入人工智能技术，并将人工智能技术与计算机网络技术高度融合，才可保障计算机网络管理的实效性及可行性。依托系统评估及网络管理可对计算机网络进行实时跟踪及查询，同时在管理过程中系统会定期及不定期对计算机网络的安全性进行评估，同时生成可视化报告及安全日志，用户可根据相关推送信息及订刊日志对系统进行定期检测，以此保障计算机网络的安全性。