摘 要：隨著計算機網絡技術的高度發(fā)展及其應用范圍的不斷擴大，計算機網絡信息安全與系統(tǒng)管理等問題成為了社會關注的焦點。而人工智能技術的問世，促使計算機網絡技術更趨向于智能化，為解決計算機網絡安全、系統(tǒng)管理等問題提供了新的方向。因此，本文中筆者就人工智能在計算機網絡技術中的應用進行探討。

關鍵詞：計算機網絡技術；人工智能

中圖分類號：TP18；TP393.0 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）06-0111-02

Abstract：With the development of computer network technology and the continuous expansion of its application scope，the focus of social attention has been paid to the problems of computer network information security and system management. And the advent of artificial intelligence technology，the computer network technology is becoming more intelligent，which provides a new direction for solving the problems of computer network security and system management. Therefore，in this paper the author discusses the application of artificial intelligence in computer network technology.

Keywords：computer network technology；artificial intelligence

0 引 言

在新時代背景下，全球信息化趨勢日益明顯，人們對于計算機網絡技術提出了更高的要求，期望能夠在計算機網絡技術中獲得更加人性化與智能化的服務。而人工智能則是一種能夠對人的意識、行為及思維信息過程等進行模擬的技術，將其應用于計算機網絡技術中，能夠代替人工操作，完成一些復雜性、危險性或是機械性的任務，進而提升工作效率與質量[1]。本文中筆者將從人工智能的概念及其應用價值出發(fā)，對人工智能在計算機網絡技術中的應用進行探討。

1 人工智能的概述及其應用價值

所謂人工智能，嚴格來說是一種對人類智能進行模仿并逐漸超越人類智能的技術，其內容十分復雜，涵蓋了語言學、心理學、生理學及計算機科學等綜合性學科[2]。通過將多種學科的技術進行融合，進而促使機器能夠模擬人的視、聽、說與思維，最終使得機器具有人類的基本能力與思維方式。人們通過借助這種智能機器來解決生活與工作中的問題，以此提升工作效率；同時，該技術還能夠應用于一些高危工作的處理中，進而減少危險工作中人身安全等問題。

將人工智能運用于計算機網絡中，其主要的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，利用人工智能，能夠提升對不確定信息的處理效果，實現(xiàn)對系統(tǒng)資源的實時跟蹤，并及時掌握其變化狀態(tài)，在對獲取的信息進行處理的同時，還能夠為用戶提供有效信息。其次，在人工智能具有較高的協(xié)助能力，能夠在對資源進行有效整合的同時，實現(xiàn)資源的合理共享與傳輸；將其用于網絡管理中，能夠促進工作效率與效益的提升。再者，其在學習與推理能力上具有明顯的優(yōu)越性，有助于提升網絡智能化中信息處理的效率與質量。而與此同時，人工智能具有良好的記憶能力，這對于信息庫的建立、推動網絡管理水平的提升，均具有積極的意義。除以上的幾點優(yōu)勢外，人工智能還能夠應用于處理非線性問題或是計算資源消耗等。故而其在計算機網絡技術中具有較高的應用價值。

2 人工智能在計算機網絡技術中的應用

人工智能在計算機網絡技術中的應用主要體現(xiàn)在兩個方面，一方面是在計算機網絡安全管理技術中的應用；而另一方面則是在計算機網絡系統(tǒng)管理與評價技術中的應用。下面筆者就對人工智能在這兩方面的具體應用進行分析、探討。

2.1 網絡安全管理方面

當前的計算機網絡安全管理技術主要表現(xiàn)為防火墻、入侵檢測與反垃圾郵件系統(tǒng)，因此，將人工智能應用于計算機網絡安全管理方面，就是將其應用于以上三種技術上[3]。其中，智能防火墻對應的是智能化識別技術。通過采用統(tǒng)計、概率等計算方式，對存在的文獻信息、數據進行識別和處理，以舍去原本計算機網絡管理技術中的大量計算，促使網絡安全管理效率的進一步提升。此外，智能化技術不僅能夠對有害的信息進行攔截，還能提升計算機網絡安檢效率，彌補了普通防火墻在拒絕服務攻擊上的缺陷，有效阻斷了高級病毒的入侵與傳播。而智能反垃圾郵件系統(tǒng)，則是通過將威脅計算機網絡安全的垃圾郵件作為防御的對象，具有開啟式掃描與分類提供和危險預警等功能，但其不足之處在于，保護的范圍具有一定的局限性。入侵檢測是計算機網絡安全的核心，人工智能在這方面具有明顯的應用效果。按照入侵檢測工作步驟劃分，可以將其分為數據的采集、數據減少、行為分類和報告反映四個工作階段，而當前能夠用于入侵檢測中的人工智能技術主要有以下幾種。

規(guī)則生產式專家系統(tǒng)：這一技術是目前入侵檢測應用最為廣泛的人工智能技術，其是一種以專家經驗性知識構建的數據庫與推理機制基礎上建立的一種技術。其技術的原理是通過將事先已經獲得的入侵特征編成特定的規(guī)則，并將這些規(guī)則構建成數據庫。在安全管理的過程中，通過專家系統(tǒng)，能夠自動將審計記錄與規(guī)則作為入侵檢測判斷的依據，從而實現(xiàn)即時發(fā)現(xiàn)和判斷入侵種類和危害。因此，該項人工智能技術對于提升入侵檢測效率與準確性具有一定的促進作用，但由于它是建立在已有范圍基礎上的，故而檢測范圍具有一定的局限性。

數據挖掘技術：這一技術的原理是通過準確、全面地提取與描述審計程序對網絡連接與主機會話的特征，以此通過這一智能技術對準確捕抓計算機網絡正常活動規(guī)則或是入侵模式規(guī)則進行記憶與學習。當計算機網絡存在議程檢測時，該技術能夠對有害的入侵進行準確的識別，這一人工智能技術有助于提升入侵檢測的針對性。

人工神經網絡：這是一項建立在人腦學習技能模擬基礎上的人工智能技術，其在容錯性與學習能力上具有一定的優(yōu)越性。而該項人工智能技術還可對發(fā)生畸變或是噪音輸入模式進行有效的識別，故而在入侵檢測上的效率更高，效果也相對理想，所以這一技術在計算機網絡安全技術中的應用較為廣泛。

人工免疫技術：這是一項以人體免疫系統(tǒng)為原理的人工智能技術，它包括了基因庫、否定選擇和克隆選擇等機制。該項技術能夠有效彌補以往入侵檢測系統(tǒng)在殺毒能力、未知病毒識別能力上的不足。比如，通過基因庫能夠實現(xiàn)對基因片段的重組、突變，從而及時有效地對各類未知病毒進行識別。但以當前的技術條件實現(xiàn)基因庫的有效構建，還存在一定的困難，需要不斷深入研究。

數據融合技術：該項技術則是以人類不斷對自身信息處理的能力為原型而進行模仿的一項人工智能技術，其技術原理是以數據組合作為基礎，以獲取更多的信息，從而實現(xiàn)資源的協(xié)同。將其運用于計算機網絡安全管理技術中，能夠實現(xiàn)各個傳感器共同或聯(lián)合發(fā)揮作用，從而優(yōu)化傳感器系統(tǒng)功能，降低個體傳感器入侵檢測范圍上的局限性，促使入侵檢測系統(tǒng)全面性的提升，優(yōu)化檢測效果。

自治Agent技術：這項技術是人工智能技術在對象技術方面的發(fā)展成果，也稱為底層數據收集與分析結構。通過應用Agent技術，入侵檢測系統(tǒng)框架中每臺被監(jiān)控的主機都能夠作為入侵檢測系統(tǒng)。因此，該項人工智能技術具有較好的學習能力、適應能力和自主能力，在靈活性與兼容性上具有一定的優(yōu)勢，其不僅能夠對入侵進行有效的檢測，同時，還能夠對入侵的范圍進行控制，以降低計算機網絡安全管理技術應用過程中對環(huán)境的依賴性。

2.2 網絡系統(tǒng)管理與評價方面

基于計算機網絡其本身所具有的動態(tài)性與瞬變性，給計算機網絡系統(tǒng)管理帶來了很大的難度。而通過將人工智能技術應用于計算機網絡系統(tǒng)管理與評價中，能夠有助于管理有效性、全面性與評價客觀性的提升。而當前應用于計算機網絡系統(tǒng)安全管理與評價上的人工智能技術主要有以下兩個方面。

人工智能問題求解技術：這一項技術是在既定的條件下，用于解決某些問題并在規(guī)定步驟內完成的算法。它包括了狀態(tài)圖基礎下的搜索技術、謂詞邏輯基礎下的推理技術及結構化知識表示基礎下的求解技術。其中，搜索技術通常是對狀態(tài)空間、問題空間和博弈搜索進行，一般對同一個問題，往往需要運用多種搜索技術[4]。因此，在應用過程中，需要對最優(yōu)的搜索技術進行判斷，以此才能提升搜索效率。而評價標準則包含了搜索空間與最優(yōu)解，為了能夠獲得最優(yōu)搜索，就需要借助公式：f（n）=g（n）+h（n）對其進行評估。在上述公式中，f（n）表示從網絡S節(jié)點到n節(jié)點的最短路徑，而h（n）則表示從網絡n節(jié)點到g節(jié)點的最短路徑。因此，將該項人工智能技術應用于計算機網絡系統(tǒng)管理與評價中，能夠有效減少網絡資源的浪費，提升資源管理效率與質量。

專家知識庫技術：該項人工智能技術是專家系統(tǒng)重要的組成部分，其在很大程度上決定了專家系統(tǒng)在計算機網絡技術中的應用效果。而當前的專家知識庫技術主要包含基礎的原理理論與直接或間接獲取經驗積累的專門知識。該技術通過對已知的計算機網絡管理與評價經驗進行編碼、并建立數據庫，從而使計算機網絡管理決策能夠得到專家經驗的支持，促使同種或是相似的管理問題、評價問題能夠較好地完成。

3 結 論

綜上所述，現(xiàn)階段，計算機網絡技術中人工智能技術已經得到了廣泛的應用，而人工智能在計算機網絡技術中的應用優(yōu)勢也得到了很好的證明，在很大程度上推動了現(xiàn)代化計算機網絡向智能化發(fā)展。但關于人工智能在計算機網絡中的應用，仍需要不斷深入研究，在發(fā)揮人工智能優(yōu)勢的同時，盡可能地解決其存在的不足，從而使其能夠得到更好的應用。

參考文獻：

[1] 章慧云.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究 [J].電腦迷，2016（11）：81.

[2] 朱江毅.人工智能在計算機網絡技術中的應用 [J].電腦編程技巧與維護，2017（24）：63-65.

[3] 李世鋒.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用 [J].電子技術與軟件工程，2017（23）：259.

[4] 魏傳林.人工智能在計算機網絡技術中的應用探討 [J].電腦知識與技術，2015，11（29）：151-152.

作者簡介：王春花（1979.10-），女，漢族，河南項城人，教師，講師，學士。從事計算機專業(yè)課教學工作。