關鍵詞：人工智能;計算機網絡技術;應用

中圖法分類號：TP319 文獻標識碼：A

1引言

在計算機網絡技術的發(fā)展過程中，需要定期優(yōu)化與革新使用方法，將人工智能融入其中，才能夠從根本上提升計算機網絡技術的應用效果。目前，人工智能作為發(fā)展較為快速的新型技術，可助推計算機網絡技術高效運行。因此，本文對人工智能在計算機網絡技術中的應用進行探索、分析，希望能夠對推動國家經濟建設，為可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。

2人工智能的主要內涵

所謂人工智能，主要是指把眾多學科和專業(yè)進行有效融合，而形成的一種和人的思維及行為有緊密關聯性和相似性的全新技術;是研究、開發(fā)、模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門全新技術。人工智能是計算機科學領域十分重要的分支，它針對智能的實質進行深入挖掘和了解，并進一步研發(fā)和生產出與之相對應的且能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。對該領域進行研究，主要涉及機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。在針對人工智能進行研發(fā)和挖掘的過程中，計算機網絡技術對其有至關重要的直接作用。同時，有效利用人工智能技術可以切實解決計算機在應用過程中涉及的各類問題和相關難點。

3人工智能技術在計算機網絡中的應用

3.1人工神經網絡技術

人工神經網絡是人工智能與計算機網絡技術融合的產物。人工神經網絡是通過數據的存儲、分析、處理形成具有決策性特征的結果，其是模仿人腦神經元網絡而創(chuàng)建的簡單、抽象模型。在神經網絡中，節(jié)點與節(jié)點之間都有著非常密切的聯系，網絡數據的輸入與輸出都依賴網絡的連接方式。人工神經網絡技術在醫(yī)學、經濟學以及生物學等領域的應用非常廣泛。在人工神經網絡中，神經元處理的符號是由0和1組成的機器語言符號。機器語言符號借助知識表達技術與人類所運用的自然符號進行自由地相互轉換，以一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理方法，借助計算機網絡技術的分布式信息處理功能，盡可能地模仿人腦神經系統(tǒng)的工作方法，完成接近于人腦效果的分析。人工神經網絡的實現原理明顯區(qū)別于傳統(tǒng)的人工智能，且在信息處理技術方面進行了升級與優(yōu)化。其克服了基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息等方面的缺陷，使人工智能具備更強的自適應、自組織以及高實時性的優(yōu)勢。

3.2人工免疫技術

在計算機網絡技術中融入人工免疫技術，能夠有效提高計算機網絡技術的整體應用水平。如今，科學信息技術被廣泛應用于各領域，在對傳感器信息進行探索的過程中，運用計算機網絡技術能夠為其提供有效信息。信息融合能夠從根本上提升技術應用的準確性，并盡可能地消除影響計算機網絡正常運行的不確定干擾因素，以此保障網絡正常運轉。在基因庫中，相關工作人員可對多基因片進行重組，對基因突變后所呈現的現狀態(tài)進行檢索分析，對入侵系統(tǒng)中的病毒進行確認與查殺。對于否定選擇部分，系統(tǒng)能夠產生字符，通過使用否定選擇算法，將匹配信息刪除，從而提高檢測水平。

3.3數據挖掘技術

人工智能與計算機網絡技術相融合衍生出數據挖掘技術。數據挖掘技術可以提取存在于大量數據之中有著某種特殊聯系的數據，并將其轉變?yōu)橛嬎銠C可以處理的數據，最終得到可視化結果。人工智能在計算機網絡技術中的運用得最廣泛的數據挖掘技術就是入侵檢測。在計算機網絡中，為了強化安全管理，入侵檢測技術會被運用于收集信息數據，再結合網絡運行環(huán)境、用戶需求對信息數據進行篩選，形成信息報告。最后將信息報告以可視化形式呈現出來，由用戶做出處理決策。人工智能通過對以往入侵數據進行分析，掌握入侵數據的規(guī)律，提出保護方案。隨著入侵數據庫資源的增加，對入侵規(guī)律的把握越來越準確，入侵檢測技術就更成熟。如果網絡環(huán)境出現異常，數據挖掘技術就會對所有入侵數據進行全面識別，在深入把握入侵源以后，將信息傳送給用戶，并與用戶合作制定新的防護方案。只要在特定的網絡環(huán)境里出現一次入侵攻擊，人工智能就會將其轉變?yōu)榇鎯τ洃?，有效避免再次出現類似的入侵攻擊。

3.4專家知識庫技術

在專家知識庫的系統(tǒng)運用下，能夠為網絡管理以及評價提供相應的支持，從而有效開展網絡管理工作。專家知識庫技術是把專家經驗作為主要信息知識，創(chuàng)建大數據庫系統(tǒng)。其還能將統(tǒng)計學、數據庫知識發(fā)現與數據庫技術進行互通融合，并對所蘊含的知識進行挖掘，確保挖掘出符合設定目標或是能夠提供解決措施的內涵信息。專家知識庫技術在保證數據信息絕對安全的前提下，對數據信息進行檢索與整理，通過內部挖掘、結構挖掘與訪問信息挖掘等方式進行精準技術定位，并將結果應用于實際工作，還能夠為管理決策提供可行性建議。

4人工智能在計算機網絡技術中的應用價值

4.1促進計算機網絡技術的發(fā)展

在計算機網絡技術中應用人工智能，有助于促進計算機網絡技術的發(fā)展。比如，人工智能系統(tǒng)自身具有代理協作分布的能力，能夠確保計算機網絡保持安全、穩(wěn)定的運轉狀態(tài)，這不僅能夠為工作帶來幫助，也可以減輕工作壓力，進而在有限的時間內完成相應的工作任務。尤其是近年來，行業(yè)之間的競爭力度不斷加大，將人工智能應用在計算機網絡技術中的優(yōu)勢非常大。

4.2提高數據處理效率

在計算機網絡技術中應用人工智能，還有助于提高數據處理效率。因為人工智能本身具有較強的學習能力和較強的非線性處理能力，所以能夠被大量地應用在計算機網絡技術中。再者，由于行業(yè)發(fā)展速度不斷加快，內部數據信息的數量也在遞增，所以我們更加需要借助人工智能來提高數據處理能力。其次，由于計算機網絡中的信息量比較大，單純依靠人力處理效率低下、效果不理想，所以可以借助人工智能進一步提高工作質量。除此之外，我們也可以借助人工智能對低層次的信息進行學習，以便挖掘出更深層次的價值。

5人工智能在計算機網絡技術中應用的建議

5.1人工智能在數據分析中的應用

大數據時代，我們可以通過數據分析獲取很多現場運行參數及特征，反映現場的實際工作情況。但由于數據具有種類多、基數大等特征，在展開數據收集、整理工作時會呈現出緩慢、效率低等狀態(tài)。在數據入庫后，需對其展開較為嚴格的數據整合、有效性分析作業(yè)，這也是進行數據收集的根本出發(fā)點。但是，人工處理的周期長、準確率低，難免存在由于工作疏忽造成數據信息混亂的情況，而采用人工智能算法則可更好完成數據分析、處理工作。最常見的人工智能算法有BP神經網絡和支持向量機（簡稱SVM算法）兩種。其中，BP神經網絡是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。與數字計算機比較，BP神經網絡在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運算，而是能夠適應環(huán)境、總結規(guī)律、完成某種運算、識別或過程控制;能學習和存貯大量的輸入/輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程，因此可廣泛應用于統(tǒng)計分析，軟測量、故障診斷等領域。而SWM算法在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優(yōu)勢，可用于數據分析、識別模式、分類和回歸分析、故障診斷等領域。只要借助人工智能選擇合適的核函數，SVM算法就能找到最優(yōu)目標函數。同時，SVM算法也給人工智能與計算機網絡技術的高度融合帶來了相應的機會，從而促使人工智能變得更強大、更可靠。

5.2人工智能在網絡安全技術中的應用

5.2.1智能化監(jiān)測

人工智能技術本身具有極強的自動識別能力，能夠根據用戶的操作指令，對整個CPU、參數序列、數據包進行細致的排查與檢索，從而精準發(fā)現計算機內的惡意程序。其內置的神經網絡系統(tǒng)，可以進行操作模式的識別和信號數據的處理，通過比對正常狀況下的數據排列方式，編寫有效、合理的代碼，以此提高計算機網絡的安全性，確保信息在傳輸過的程中不會因網絡波動出現信息缺失、資料出錯等狀況。同時，人工智能還可以根據數據庫存儲的知識與經驗，對軟件漏洞進行精準定位，并將問題產生原因從源代碼中提取出來，方便后期進行針對性的問題處理，修復相關漏洞。

5.2.2構建防火墻

人工智能具有強大的預防功能，能夠有效阻止不良程序的入侵，阻斷病毒的傳播路徑，提高計算機網絡的防護等級。一方面，人工智能能夠運用專家系統(tǒng)存儲病毒類型與內容信息。當惡意程序入侵時，可以實現在線比對，若出現結構一致的編碼程序，則立刻切斷信息傳遞渠道，阻截相關數據，保護計算機的運行安全;另一方面，人工智能能夠利用其強大的邏輯計算能力，建立功能性強的防火墻系統(tǒng)，并通過專家系統(tǒng)豐富防火墻的使用功能，使其不僅能對相應病毒進行精準攔截，還能自行模擬入侵情況，通過改變子結構的排列形式，對已經侵入的病毒程序進行高效處理，保證對惡意程序殺毒后，不會殘留有害信息影響正常使用。

5.2.3智能反垃圾郵箱系統(tǒng)

電子郵箱屬于人們日常生活、工作過程中使用頻率比較高的社交工具，在實際使用過程中易受到垃圾郵件的騷擾，而這些垃圾郵件既會給用戶的工作及生活造成嚴重影響，又會對網絡信息安全造成嚴重的威脅。而人工智能與計算機網絡技術的有機結合，基于自然語言理解、深度學習等技術，能夠有效識別色情、暴恐涉政、惡意推廣、辱罵、違反廣告法、涉及違禁品等文本內容，并可以實現對郵件以及病毒木馬的行為識別、空中攔截等。通過人工智能，可以創(chuàng)建具有過濾效果好、運行穩(wěn)定、負載低、延遲小等優(yōu)勢的智能型反垃圾郵箱系統(tǒng)。

5.3人工智能在網絡評價技術中的應用

在網絡通信的過程中，由于運營商的諸多限制，互聯互通情況較差，同省不同ISP之間的相互訪問、相同ISP的高峰時段相互訪問、錯誤的鏈路路由等，均會導致網絡延時較長。而現代網絡可通過人工智能構建計算模型，將網絡中由于傳輸延時、路由隊列、對端處理所構成的RTT往返延時、丟包等一系列關系到網絡質量的數據進行有效計算后，得出的優(yōu)化評價及改善算法稱為網絡評價算法。人工智能的高效應用，能夠促使評價更加客觀。首先，在條件一致的情況下，雖然存在不同的搜索技術，但人工智能求解為最佳的選擇。人工智能求解技術在效率方面較高、資源占有方面比較節(jié)約，比傳統(tǒng)計算方式更為合理;其次，人工智能專家知識庫技術的創(chuàng)建也促使安全管理呈現更加合理的態(tài)勢。從專家經驗出發(fā)，聯系具體案例，能夠在較短的時間內研判及處理一些相對困難的問題。當然，識別可能會出現一定的誤差，具有一定的局限性。因此，在今后的發(fā)展中，更應該發(fā)揮計算機網絡技術的長處，完善專家知識庫，促使安全管理效果達到最優(yōu)化。

6結語

隨著經濟的發(fā)展，科技水平不斷提升，各個領域已經逐步運用了人工智能，給人們的日常生活、工作帶來諸多方便。但與此同時，在某種程度上對人工智能有了更高的需求。如今，人工智能的發(fā)展還處于初始階段，發(fā)展速度相以緩慢，因此需要社會各界積極研發(fā)更好的人工智能，給人們提供更好的服務。

作者簡介：

朱雪奎（1987—），本科，工程師，研究方向：計算機科學技術及網絡安全。