探讨人工智能在计算机网络技术中的应用

2023-03-22江苏省扬州技师学院王双桥

数字技术与应用 2023年1期

江苏省扬州技师学院王双桥

当前随着我国科学技术的不断发展，人工智能技术不断突飞猛进，得到了广泛的应用，方便了人们的工作生活，在社会经济发展过程中具有较大的价值。现如今人们的生活与计算机网络密不可分，计算机不仅是进行简单的数据处理，更重要的是随着时代的发展，进一步朝着现代化、智能化方向发展，又要重视人工智能在计算机网络技术当中的应用，立足于时代的发展节奏，不断提高技术的安全性，促进行业的长远健康发展，而且，最后还要重视人工智能技术的智能化防火墙系统、智能入侵检测系统中的应用，不断深化网络资源共享，促使神经网络得到应用，为人类社会的健康稳步发展奠定基础。

在科学技术迅速发展过程中，计算机网络技术成为人们日常工作生活中不可缺少的部分。人工智能技术处于全新的模式，与计算机智能技术有着较大的差别，主要是利用人脑进行思维的模拟。随着时代的发展在计算机网络技术之中运用人工智能，能够推动计算机网络的进一步优化，使计算机网络朝着智能化、国际化的方向发展，体现人工智能的价值，对复杂的网络进行处理，要重视人工智能技术的有效研究分析，不断实现网络安全目标，实现分级管理，优化控制资源的损耗情况，提供更加全面的信息，为用户提供优质服务。

1 人工智能的相关概述

人工智能技术是随着计算机信息技术发展的一个产物，能够自动模仿一些人们的日常思维，与计算机有着紧密的联系，能够使用机器人代替人工完成一定的工作。人工智能是在1956 年提出，用于开发模拟、延伸和扩展人的智能新技术科学，具有综合性较强的特点，涉及的领域较为广泛。人工智能应用通过操作人员对人工智能设备发出操作，让设备模拟人类开展工作。在计算机编译过程中，可以输入相应的代码程序，来模拟人类思维，完成复杂繁琐的数据处理工作、当前随着时间的发展，人工智能技术应用较为广泛，所包含的学科内容较多，比如有肢体语言、肢体心理学等，在应用过程中能对人体图像以及其他声音信息进行处理，实现人类思维方式的智能转化。当信息录入到计算机管理系统中，能够开展智能化的管理操作计算机，能够在一定程度上模拟人类各种感官以及思考方式。随着时代的不断发展，在计算机网络技术中融入人工智能，能够实现网络数据的进一步优化，实现数据价值的回归，展示最终的计算成果，切实帮助用户解决所遇到的问题[1]。

2 人工智能的相关特点分析

在科学技术不断迅速发展的今天，人工智能技术可以进一步实现对人思想和行为的模仿，能够有效控制机器赋予人的思维能力、行动方式。人工智能技术能够帮助计算机网络获得更高的数据处理优势。新时代背景下，人工智能技术的特点较多，能够对未知问题进行高效的处理，因此要重视对于人工智能技术的重视程度，根据对自然社会等方面的研究性成果，进行应用，不断提高计算机技术的逻辑思维能力，使计算机网络技术朝着智能化的方向发展，不断提高成本投入控制水平，提高管理效果。人工智能的相关特点包括以下几个方面。

2.1 强大的学习能力，提高学习效果

人工智能的学习能力较强，可以从人的思维逻辑和记忆方式出发，针对计算机网络中大量的非线性问题信息进行良好的处理，准确识别与进行系统控制。人工智能具有的潜力较高，能够高效应用于决策思维过程中，对新的数据信息进行学习模仿记忆，并将其具有价值的数据得到应用，实现信息的整理和转化。随着科学技术的不断发展，通过人工智能能够进行信息的推理和信息解释，整合分析低层次的信息，促使全新的信息库和学习体系的形成，能够借助模仿人的智能，处理非线性问题得以提升，不断强化信息转化的有效性，使非线性问题得到更快更好地解决。此外，人工智能技术具备良好的学习推断能力，若网络出现故障，能够根据某一内容进行合理的推断，及时发现问题并进行解决[2]。

2.2 对未知问题进行高效处理

在计算机运行过程中，会有大量未知模糊的各种信息，要想防止外部因素的出现，最大限度保证网络环境的安全性，要通过人力的方式，来进行管控和控制网络线路，但在实际过程中不确定性较强，产生较多难以处理的问题，出现监控力度不足的现象，引发网络漏洞。人工智能是基于模糊逻辑与推理结果相结合作出反应，可以有效监测和控制网络系统及时解决问题，可以进一步符合计算机网络数据的处理要求，利用模糊数据的形式报警，提示产生时效性。将人工智能用到计算机中能够提高系统的监测效率，促进网络管理能力的大幅度提升，进一步体现出智能化的优势，能够分层，逐级实现网络结构的管理，减轻工作量，实现各部门之间的良好沟通交流。

3 人工智能在计算机网络技术中的应用优势

3.1 实现资源控制

人工智能可以有效节约人力资源、物力资源，借助模糊算法将网络技术应用中的成本控制在合理的范围内，准确计算复杂的工作，满足实际要求。而且随着时代的发展，该技术操作技能进一步迈进，实现网络安全目标。在计算机使用过程中，网络安全一直受到社会各界的广泛关注，线路问题经常发生，人工智能可以迅速整合不同的数据资源，在进行网络安全防护过程中起到一定的优势，可以通过计算机中的数据，进行动态化的了解，感知各种数据，通过模糊理论构建开放型的上网环境。在用户获取或传输信息时，能够弥补计算机的缺陷，准确处理未知的数据，把控传递过程中的安全性，迅速整合不同的数据资源，提高信息传递的效率，杜绝不明来源信息的出现[3]。

3.2 促进生产力的提升

人工智能无需投入大量的能源，在进行应用过程中，可以凭借极快地速度处理数据，避免庞大的计算量，减少能源消耗。时代的发展，人工智能技术得到进一步的创新，未来更多的智能体系走向产业领域，可以搭建相应的应用场景，自动收集执行数据分析任务，从而提高整个经济生产效率。而且随着时代的发展，相应的软件硬件配置越来越高，越来越多的机器代替人工，可以进一步借助编程解放生产力。

4 人工智能在计算机网络技术中的具体应用

当前新时代背景下，各行各业越来越重视网络技术的应用。技术的不断完善，网络具有动态性，能够使人们得到智能化的服务。人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在以下几个方面。

4.1 在网络安全管理中的应用

（1）智能防火墙技术。防火墙是内部网络和外界网络两者之间的防御系统。与传统的防火墙安全性比较，随着时代的发展，智能防火墙是传统的防火墙的升级版，能够改变传统防火墙中一些病毒和漏洞不容易识别问题。该技术在应用过程中，价值较为显著，能够保障内部与外部网络切换的安全性，针对网络中的可疑有害信息进行拦截，还可以给予公共网络以及网络切换一定的保障。随着时代的发展，智能防火墙技术应用过程中，可以在数据自动识别和信息处理上改变传统计算机数据检索匹配模式，大大缩短时间跨度，有效限制网络上面的花费时间。防火墙技术实际上是一种内外隔离技术，在应用过程中能够利用识别技术，对信息进行甄别，找到某些特征值，有效识别和诊断计算机发送的网络信息，接收网络数据信息，强化信息传输的安全性，将允许访问的人或者数据进入网络，针对网络信息安全问题能够起到良好的控制。采用智能化手段，节省了人力，能够保障网络系统的安全，作为防护的屏障能够给人们带来更加高速便捷的工作体验。该技术在应用过程中可以有效阻断有害信息，防止进入信息系统的内部。该技术在应用过程中，使网络安全得到一定的提高，针对网络防护中降低了网络病毒直接入侵和信息传播风险的可能性，在应用防火墙技术过程中，技术人员必须要做好软件硬件的备份工作，在开展过程中确保网络信息系统安全。若想实现内外部联网，必须要优先选择使用编辑安全控制通道。相关企业人员，在应用过程中要注重对于公共网络的安全防火墙控制系统，不断降低网络舆情，员工要学习新的防火墙技术，使网络信息得到安全保障，构建相应的防护体系，提升用户信息处理效率，保障信息的价值[4]。

（2）入侵防护技术。在当前防火墙安全体系中，安全系统占据的位置较为重要。随着大数据时代背景的发展，计算机网络技术能够为数据处理工作带来便利，同时也带来了一定的网络安全问题。人工智能技术可以用于入侵检测，提高网络抗干扰能力，不断提高发展的层次与深度。入侵防护技术可以抵抗非法入侵的行为，合理收集和应用审计数据信息网络信息，将安全记录日志、安全检查工作进一步落实，能够将用户获取的安全信息进行数据产品分类，并按照相应的依据进行分类，促使计算机系统的正常运行，将系统自身的抵御作用发挥出来。当检测到恶意攻击时，可以发出警报，保证网络资源安全，提高网络的安全性。在面对各种未知风险的应用过程中，识别能力显著，能够进一步结合云计算和人工智能等技术的融入，提高安全性能。近几年来随着社会的发展，社会各界越来越重视网络开放性的安全问题，入侵技术具有显著的安全性。随着网络黑客和病毒的侵入，会导致数据信息的泄露，产生严重的经济损失，因此必须要重视网络用户信息移动数据的安全防护功能，构建可靠的网络安全系统。入侵防护技术可以大大增强网络资源的保护性，为网络数据收集处理提供便利，在基于数据处理和分析结构中测算相应的报告，明确计算机网络环境的潜在风险，可以针对在线支付网络口令被恶意泄露等问题进行防护，实现数据的检测和处理工作，排查异常信息，发现网络安全问题，制定出切实可行的预防解决措施，实现计算机网络系统运行的安全性目标。

（3）智能垃圾邮箱控制技术。在日常工作生活中，会不可避免的遇到各种骚扰性的垃圾邮箱，会占据电脑的内存，导致电脑运行速度缓慢，使计算机工作人员在处理过程中投入较多的时间和精力，工作效率降低。应用智能垃圾邮箱控制技术，能够自动识别，保证用户的信息安全。当邮件进入邮箱后，能够进行系统性的分类，切实维护好用户的信息安全，实时扫描和分析有效内容，便于用户按照自身的需求进行处理，保障有效系统的安全[5]。

4.2 神经网络中的应用

神经网络是一种大规模网络变形动态分布式信息处理器，是对大脑神经网络的抽象，通过神经元的相互连接构成复杂的网络结构，是由多个单元信息组成，能够并行分布和组成各种信息，对外界做出智能化的处理，具有较强的学习和自适应能力。在进行学习过程中，能够主动组织和学习知识，适应不同网络信息处理办法，将外界接收的信息，不断学习并进行储存。神经网络是人工智能应用于计算机技术的重要研究方向，随着社会不断发展，可以以较快的运行速度完成不同处理器的任务。通过神经元的相互连接，构建相对成熟稳定的网络，具备逻辑思维功能以及互联网防御机制，比较广泛应用在信息识别以及学习过程中。核心方法是模拟人类大脑的运行，可以有效精准的识别噪音或者畸变的输入模式。神经网络广泛应用在各种入侵软件检测技术领域，包括垃圾邮件入侵检测、网络恶意软件入侵检测等，在入侵系统中能够研究多层循环神经网络，感知相应的技术体系，检测多种入侵个体行为。随着时代的发展，伴随着大数据时代的来源，能够进一步开展计算机网络自动化分析噪音输入和畸变输入模式实现多元对象的方便，能够以数字仿真器和生物医学神经网络为主的模拟神经网络。