人工智能在计算机网络技术中的应用探究

陈紫阳

摘 要：随着社会的飞速发展，我国的科学技术的发展也有了很大的提高。人们开始在不同的领域中应用计算机网络技术，传统的处理路径、运算方式法达到人类对于计算机技术的要求。所以，计算机网络技术中全面应用人工智能是必然的发展趋势，且能够获得理想的效果。人工智能主要是可以通过与人类相似的智能方式作出系列反应的智能机器，可发挥人工智能功能，帮助人类开展危险或者复杂的工作，促进工作效率明显提高，为人身安全提供保障。笔者对计算机网络技术中应用人工智能的相关措施进行全面分析。

关键词：人工智能；计算机网络技术；应用探究

引言

人工智能又可称为机器智能，主要是模拟人的思维信息过程、行为以及意识等，可发挥人工智能功能，代替人类开展机械性、复杂性以及危险性等工作，促进工作质量以及工作效率明显提升。计算机网络技术中全面应用人工智能可发挥非常明显的优势，一方面，人工智能可有效处理不确定的信息，并全局或者局部跟踪以及掌握系统资源，在获取信息的情况下实时向用户提供针对性的信息功能。另一方面，人工智能具有较为明显的写作能力，在全面整合有效资源的前提下，使资源合理传输以及共享全面实现，在计算机网络管理中应用人工智能技术，可使工作效益以及工作效率明显提升。同时，人工智能技术在计算资源消耗、处理非线性问题方面的优越性也较为明显，因此，应用在计算机网络技术中的可行性较高。

1人工智能的特点和其优势

人工智能，是由很多元素的知识结构所构建起来的，尤其是结合了计算机技术方面的知识，之后采取分区域的形式来整理，这样的话就能够确保人工智能得到进一步的发展。人工智能发展势头如此良好，主要是因为计算机网络的普及应用。从这方面就可以了解到，人工智能的发展与计算机网络有着很大的关联性。站在人工智能的角度进行分析的话，其在计算机网络的发展下，让自身的技术能够完善；而站在计算机网络的角度来看的话，人工智能因为被普遍的使用，迅猛的发展势头也加强了计算机网络技术的发展，从而让计算机网络环境也变得越来越好，这样一来计算机网络就会有更好的运行条件。人工智能在很多方面给人们的生活起到帮助作用。比如，计算机网络无法处理模糊信息，那么如果采用人工智能的话，就能够具有非常好的效果。在处理模糊数据的过程中，人工智能可以顺利的完成任务，由于人工智能在处理模糊数据的过程中可以有效的躲避程序的固定化约束，所以根据人工智能能够处理模糊数据的能力，可以把这些信息采取分类，这样一来就能够让工作人员的劳动强度降低，而且还能够提高工作效率。另外，人工智能还可以让计算机网络得到更好的应用。计算机网络结合人工智能，可以做好有关的管理工作。此项技术的采用，能够实现对计算机网络系统分层管理。计算机网络系统里具有多个层次，同时人工智能还具备协调的作用，利用这个作用可以对计算机网络系统进行监控，并且还能够让其得到更强的协调性，另外计算机网络系统还融合了人工智能处理，这样一来计算机网络系统就能够提升处理效率。

2人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能在计算机网络技术中的应用主要体现在两个方面，一方面是在计算机网络安全管理技术中的应用；而另一方面则是在计算机网络系统管理与评价技术中的应用。下面笔者就对人工智能在这两方面的具体应用进行分析、探讨。

2.1网络安全管理方面

当前的计算机网络安全管理技术主要表现为防火墙、入侵检测与反垃圾邮件系统，因此，将人工智能应用于计算机网络安全管理方面，就是将其应用于以上三种技术上。其中，智能防火墙对应的是智能化识别技术。通过采用统计、概率等计算方式，对存在的文献信息、数据进行识别和处理，以舍去原本计算机网络管理技术中的大量计算，促使网络安全管理效率的进一步提升。此外，智能化技术不仅能够对有害的信息进行拦截，还能提升计算机网络安检效率，弥补了普通防火墙在拒绝服务攻击上的缺陷，有效阻断了高级病毒的入侵与传播。而智能反垃圾邮件系统，则是通过将威胁计算机网络安全的垃圾邮件作为防御的对象，具有开启式扫描与分类提供和危险预警等功能，但其不足之处在于，保护的范围具有一定的局限性。入侵检测是计算机网络安全的核心，人工智能在这方面具有明显的应用效果。按照入侵检测工作步骤划分，可以将其分为数据的采集、数据减少、行为分类和报告反映四个工作阶段，而当前能够用于入侵检测中的人工智能技术主要有以下几种。规则生产式专家系统：这一技术是目前入侵检测应用最为广泛的人工智能技术，其是一种以专家经验性知识构建的数据库与推理机制基础上建立的一种技术。其技术的原理是通过将事先已经获得的入侵特征编成特定的规则，并将这些规则构建成数据库。在安全管理的过程中，通过专家系统，能够自动将审计记录与规则作为入侵检测判断的依据，从而实现即时发现和判断入侵种类和危害。因此，该项人工智能技术对于提升入侵检测效率与准确性具有一定的促进作用，但由于它是建立在已有范围基础上的，故而检测范围具有一定的局限性。数据挖掘技术：这一技术的原理是通过准确、全面地提取与描述审计程序对网络连接与主机会话的特征，以此通过这一智能技术对准确捕抓计算机网络正常活动规则或是入侵模式规则进行记忆与学习。当计算机网络存在议程检测时，该技术能够对有害的入侵进行准确的识别，这一人工智能技术有助于提升入侵检测的针对性。人工神经网络：这是一项建立在人脑学习技能模拟基础上的人工智能技术，其在容错性与学习能力上具有一定的优越性。而该项人工智能技术还可对发生畸变或是噪音输入模式进行有效的识别，故而在入侵检测上的效率更高，效果也相对理想，所以这一技术在计算机网络安全技术中的应用较为广泛。

2.2人工智能在网络综合管理中的应用

人工智能在计算机网络技术的应用中，网络管理的智能化是一个非常重要的方向。基于人工智能中的问题解决技术与专家系统，能够建立起网络综合管理系统，从而为网络综合管理工作以及系统评定工作的开展奠定基础。具体来看，网络综合管理系统是借助专家系统对某个行业领域中的专业技术与专家经验进行分析、总结，最终将其录入知识库之中，并形成一段智能程序。这样在进行逻辑处理时，就可以调取知识库中的专家知识进行诊断评估，借助问题解決技术来制订解决方案，这在瞬变性、动态性愈加明显的网络环境中具有非常高的价值。

结语

总而言之，人工智能技术的应用是计算机网络技术发展中重要的环节之一，赋予计算机网络服务人工化和智能化的特点，满足人们对计算机网络的生活和工作需求。同时，通过科学合理性的应用人工智能技术，从本质上提高计算机网络技术中信息的安全性，避免人们重要信息出现泄漏和被盗窃的学习，为人们提供良好的计算机网络环境。

参考文献

[1]卢昌龙.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[J].智能应用，2015（5）.

[2]郝登山.人工只能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016（1）.

[3]茆鸣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子技术与软件工程，2016（5）.

[4]赵飞.人工智能及其在计算机网络技术中的运用分析[J].电脑知识与技术，2017（3）.

（作者单位：安徽中科龙安科技股份有限公司）