基于大数据环境的人工智能网络研究

王永堃

（沈阳理工大学 辽宁沈阳 110159）

现阶段，伴随着大数据相关技术的高速发展和进步，电脑网络相应的技术已经拓展到人们的日常生产、生活的方方面面之中，而且持续地将人们过去的工作与生活的模式进行着改变甚至是颠覆。针对信息化时代背景下诞生的人工智能相关技术来讲，此项技术可以被视为是常规的计算机科技在互联网信息科技背景之下的衍生物。假如科学地把人工智能相关科技实际应用到互联网信息科技之中去，就能高效地应对某些互联网系统中数据信息处理方面的问题，而且可以最大限度地确保电脑系统的整体的安全性。科学合理地对人工智能相关技术的各项特点进行利用，把该技术的功能和作用在互联网系统中全面体现出来，不但可以提高相关企业的综合技术能力和执行效率，还符合当前时代背景下针对高新科技的需求。

1 大数据技术及人工智能技术简述

1.1 大数据相关技术简述

从总体上看，大数据指的是大量的数据信息的集合体，不过却无法在比较短时间内获得有效处理的情况下的一类应对和处理相应问题的解决方案。对于海量的数据信息，尽管其自身是呈现杂乱无章的状态，不过通过专门的操作方法来进行处理之后，相关数据信息可以为人们的生产和生活提供有效的借鉴和帮助。大数据信息的主要特征是信息量大、信息的种类多样、价值密度相对比较低、高速快并且真实性强。如果用英语的首字母进行归纳，即大家俗称的具有5V的主要特征。在这些特征中，信息量大的主要含义指的是信息的体量巨大，不管是收集阶段还是储存阶段，需要处理的数据信息的体量均为至少是用PB 作为计量单位的情况。多样化指的是数据信息的主要来源和种类的多种多样的情况，数据信息能够源于社会上的各行各业之中，同时，又可以是各种各样不同的表现形式，如音频、视频、文字及图像等均能够进行数据信息的分析操作。价值密度比较低主要是指尽管数据信息的体量和规模达到海量级别，不过其中可以被实际应用的有效数据信息的量却相对非常少，所以此类信息数据的价值密度相对比较低。在当今时代的数据信息量暴涨的背景下，怎样在大量的数据信息中找到具有实际应用价值的信息是亟需应对的难题［1］。

1.2 人工智能相关技术简述

针对人工智能相关技术、观念的解读，可以简单地描述为通过电脑来模拟人类的思维活动，然后进行后续的工作。众所周知，在人们从事的生产、生活之中有许多危险系数比较高的工作内容，对于此类危险系数比较高的岗位，可交给具备人工智能技术的设备去进行，既可保证相关人员的人身安全，也能充分发挥人工智能技术相对高效的优势。人工智能相关技术的工作原理主要是对于人类的思维活动进行最大限度的模仿，并且在信息数据以及其处理的进程中转化成类似的思维过程，从而符合人类进行信息数据处理过程中预期获得的结果及内容。如果把人工智能技术和常规的信息领域的科技相比较，人工智能技术工作的模式与常规的信息技术具有显著的差异，人工智能领域相关的技术具有更加人性化的显著特征。人工智能领域的技术具备的主要特点是网络系统的稳定性相对较强，可以实现运行过程中的动态化模式的输出，并且可以动态化实现系统的升级过程；人工智能相关技术还能够和大数据相关技术有效结合，实现海量的信息和数据的处理和筛选，因此，针对海量的大数据信息的执行效率也将获得显著的提高［2］。人工智能相关技术如图1所示。

图1 人工智能相关技术

2 大数据时代背景下人工智能相关技术在互联网系统中实际应用的主要意义

2.1 保证大数据技术处理过程的安全性及稳定性

根据目前技术发展的现状及未来的趋势能够知道，当今互联网通信方面的技术已广泛应用于信息技术领域的各个层面之中，并逐渐体现出来非常关键的实际效果。因为信息方面的科技的正面推动作用，使得整个社会在生产、生活中生成了大量需要迅速实施处理和研究的数据信息，其种类及规模正处在急速暴涨的状况中，在这种环境之下，大数据相关技术被顺势开发出来。借助实施系统挖掘、梳理分析与信息整合，对于来自不同领域的信息和数据，可以为各个领域的相关企业提供有效的技术扶持和业务方面的辅助。过往的采集和分析处理信息的模式现在看来是相对落后的，在大数据相关技术投入实际应用后，常规的信息数据处理的方式已经无法适应时代的需求，不能针对海量规模的数据信息进行安全、迅速及有效的处理，人工智能领域的新技术的开发有效防止了各类人为可能产生的信息数据泄露的情况，提升了数据信息处理过程的安全性和稳定性［3］。

2.2 提升人工神经网络系统的智能化水平

一般来讲，在大数据技术普遍应用的时代背景下，人工智能领域的技术在互联网系统相关的技术中获得最广泛应用的分支为神经网络系统方面的技术，这种技术的原理是参考人类大脑的运行机制及思维形式进行工作。在神经网络系统中，如果是对于数据实施比较基础性的操作的过程中，系统具有相对比较高的容错率特征，它可以储存并且兼容海量信息数据。神经网络系统具备的另外一个主要的特征即为学习的能力，如果是正在操作过去没能经历过的新的工作环境的情况下，神经网络系统可以用最短的时间来适应相关的环境，并且从其中学习相应的工作方式，此类学习的能力用在当前时代这种日新月异的环境下非常适合，并且可以实现针对复杂环境的全面、全时段的管理和把控的目标［4］。人工神经网络相关技术如图2所示。

图2 人工神经网络相关技术

2.3 提升互联网系统信息数据管理的能力

通常来讲，互联网系统的世界属于一个比较开放的虚拟化世界，不能保证完全的安全性。针对互联网系统的防护方面的工作，人工智能技术可以对反垃圾邮件系统、入侵检测及防火墙系统等层面实施全方位的优化和改进，并且生成专门的安全防护网系统。针对反垃圾邮件层面的工作，人工智能相关技术可以在相关的垃圾邮件通过系统前就对其进行扫描和检测检测，最终将其有效进行分类，阻断其在互联网中传播的源头。针对防火墙系统，人工智能相关技术能够保证其具有更高层次的智能能力，实现对于不同类型信息的有效辨别和操作，互联网系统的安全管理能力获得显著的提升，大大减小了病毒损伤系统的几率。

3 人工智能技术在互联网系统中实际应用操作方案

3.1 人工智能技术在互联网系统中关于安全防御领域的实际应用

人工智能相关技术尽管能够模仿人类大脑的工作原理，不过在当今科技的持续改进后，其在某些层面的能力甚至已经大幅度超过了人类的大脑。把人工智能相关技术和互联网系统的安全维护工作进行有机的结合，能在可行性层面来实施信息数据相关的框架设计及完善。人工智能相关技术可综合互联网系统环境的真实状况对各类问题实施优化和应对，可以提高互联网防御工作的执行效率，并可以在多类非线性层面的领域实施防御任务。

3.2 对于垃圾邮件防御领域中的实际应用

伴随着信息科技的持续进步，很多企业及商户将经营的重心转移到线上渠道，已经由过去的小广告及短信演化成垃圾邮件的推广模式，持续地对广大消费者实施骚扰，人们对此深恶痛绝。除此以外，还存在某些用户的系统可能在系统被入侵后收到一些伪装后的垃圾邮件，这类问题的发生均会给相关用户带来程度不同的经济损失及其他类型的损失。人工智能相关的技术的广泛应用，可以借助垃圾邮件相关的检测模块实施检测报告的详细研究和分析，进而确保智能化系统及时进行升级和完善，提高电脑及网络系统安全能力［5］。

3.3 在互联网系统防火墙中的实际应用情况

在大数据技术的时代背景之下，防火墙系统的作用被进一步强化，是互联网系统中必不可少的关键环节，它可以抵御外部的非法类型的访问动作，防止非法入侵可能产生的信息数据泄露的风险。人工智能相关技术进行实际应用后，防火墙系统的功能获得了更进一步的加强，人工智能相关技术可以在互联网系统外部及软件、硬件设备层面达到智能化的升级和进步，从通信领域的层面来讲，强化综合执行能力，提高互联网系统的安全，可以有效地确保系统识别各类潜在的风险，增加网络系统的防御功能［6］。

3.4 在入侵检测方面的实际应用情况

入侵检测领域的软件拥有比较强的防御效果，其进行的防御操作的原理是事先在电脑系统中安装相应的程序软件来防御非法的入侵行为，这样可以明显地减少病毒侵入系统的概率。把人工智能相关技术和入侵检测程序进行有机结合，能有效地提高其检测的效果，还可以强化电脑系统的处理速度，合理地融合还可以防止本身信息数据被盗用。

3.5 人工智能相关技术在数据信息的采集与分析方面的实际应用情况

互联网系统信息处理技术及各类数据信息的收集与分析也可以在人工智能相关技术中获得普遍的实际应用。当今时代中生成的海量规模的数据信息需要应用特定的技术实施分析和处理操作。对于海量规模的信息数据实施分析和处理的时候，关键的工作即为如何搞好实时采集与全面分析持续产生的大量数据和信息，并且在其中挖掘到有价值的相关信息数据，对此类有用的信息进一步实施分类与归纳，此类模式是现阶段互联网系统中各类技术所必备的功能。

3.6 人工智能相关技术在软件、硬件系统升级过程中的实际应用情况

人工智能相关的技术还可以在电脑的硬件、软件系统升级维护中。在互联网系统的发展进程中，相关技术核心框架均是围绕于电子计算机系统的，而电脑设备的运行及各类功能的达成均要依靠计算机软、硬件为基础。从整个计算机设备的发展历程中不难看出，电脑在升级和完善的过程中主要是其软件和硬件逐渐升级换代的发展过程。针对电脑软件和硬件的升级和维护方面的工作，人工智能相关技术的广泛使可对软件及硬件的维护工作发挥非常关键的功效。一些企业在计算机的软件及硬件升级的时候，会应用人工智能技术对升级的状态进行研究和追踪。软件升级成功后，人工智能相关的系统还将向仍然应用旧程序的设备推送更新之后的程序。

4 结语

综上所述，人工智能相关技术的出现体现了电脑技术已经跨入一个崭新的时代。对于具有各类信息方面技术的计算机网络操作系统，以及其中的海量规模的信息数据实施分类、采集和管理需要合理应用人工智能相关技术，相关工作和研究人员需要做好各项报告的撰写，在持续深入进行研究和分析的进程中逐步突出人工智能技术的各项优势。