人工智能在计算机网络技术中的应用

夏天熠

（河南科技大学附属中学，河南 洛阳471500）

0 引 言

近年来，国内外专家学者不断加大了对人工智能技术的研究力度，使得人工智能水平得到了快速发展，并已在工作、学习、生活等领域得到了应用。比如，智能手机、智能玻璃等，能有效提高人们的生活质量，推动社会经济的快速发展。由于它具备多元化价值，所以将其应用于计算机网络技术，将有利于创新技术理念，更好地改变人们的生产生活方式。

1 人工智能的概念及优点

人工智能属于一种综合技术，其将语言学、心理学、计算机技术等融合在一起，促使机器、设备等具备智能功能，帮助人们处理一些危险、复杂的工作，既可以提高工作质量、效率，又可以保障人们的人身安全。计算机技术是人工智能的核心技术，可实现数据收集、数据追踪、信息处理等多方面工作。不仅可以提高数据处理效率，还可以实现资源共享，确保工作质量。同时，将人工智能与计算机网络技术进行结合，有利于开展网络管理工作，不断提高网络管理的质量和水平。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用策略

2.1 计算机网络安全管理中的应用

2.1.1 神经网络

神经网络是计算机网络安全管理中比较重要的内容，主要技术是模拟人脑学习机能，有效提高人工智能效果。例如，对于一些环境比较复杂的场所，利用神经网络技术，可对数据收集效果进行分析，并自动检测入侵数据，从而做出智能化处理结果，避免入侵数据对网络安全造成影响。因此，将神经网络应用于计算机网络安全管理，可以取得良好的效果。

2.1.2 专家系统

专家系统与神经网络系统有一定的相似性，能有效提高入侵数据检测效率，从而保障计算机网络的安全性。其主要原理为：该技术根据专家的知识和经验进行数据收集，并建立数据库，当对入侵数据进行检测时，可利用推理学原理，对数据的实际情况进行分析与处理。同时，将处理结果与事先编码的规则进行对比，最终确定入侵数据的种类和特点。有利于开发人员及时发现计算机网络系统中存在的问题，并及时处理，避免网络安全受到威胁。但专家系统具有一定的限制性，只能根据现有的知识体系进行检测，容易出现疏忽、疏漏等问题[1]。

2.1.3 数据技术

人工智能中的数据技术，主要指挖掘技术和融合技术。它促使系统根据实际处理结果进行相应的管理。其中，数据挖掘技术主要是挖掘计算机网络系统的潜在威胁，便于操作人员进行处理。主要工作原理为：提取各个程序网络的连接与对话情况，当出现异常数据时，在人工智能的帮助下，可自动进行识别，从而准确找到入侵信息。而数据融合技术是联通各个传感器，使其共同进行检测工作，以有效扩大检测范围，提高入侵信息的检测效率。

2.1.4 人工免疫技术

该技术主要模仿人体免疫功能系统，并结合计算机网络的实际结构，从而形成克隆、基因库、否定选择三个部分。它的主要作用是弥补病毒检测和查杀病毒中的缺陷。计算机网络安全系统有其独立的免疫条件，当基因库的部分片段存在异变时，人工免疫技术可及时感应到异常数据并及时进行检测，确保病毒检测的及时性。同时，系统中输有固定的字符，当出现不相匹配的字符时，会进行智能选择并删除，以达到杀毒的目的。虽然这种技术尚未完善，还有很大的开发空间，但其具有较高的使用价值，可确保计算机网络的安全性。

2.1.5 案例分析

智能防火墙和智能入侵检测系统，是基于人工智能技术而开发的计算网络安全管理软件，具备网络安全防护与病毒检测等功能。例如，以某企业档案库安全管理为例。智能防火墙将数据统计、决策分析、智能运算技术融于一体，当外部数据访问企业档案库时，智能防火墙需要过滤与分析访问数据，判断数据的安全性。即使访问数据是加密的SSL流数据，智能防火墙也可进行解密与拦截，确保企业档案库的保密性。同时，智能入侵检测系统将神经网络、专家系统、数据技术、人工免疫技术进行融合，可对各项数据信息进行追踪检测。一旦发生数据异常，它会利用各个传感器进行同步检测，从而及时找出入侵数据并进行处理，大大提高了档案库的安全性[2]。

2.2 计算机网络管理与评价中的应用

计算机网络管理属于动态管理模式。但是，随着数据量的增加，它给管理工作带来了很大难度。而人工智能的实现，可将其应用于计算机网络管理与评价，能有效提高网络管理的时效性、全面性、针对性，并根据实际数据信息进行评价，确保了评价的科学性。

2.2.1 人工智能求解技术

该技术的实现有利于解决管理运算中存在的不足，可根据现有的步骤进行求解。在整个运算过程中，需要用到搜索技术、推理技术、求解技术等，促使各个技术之间相互配合，从而完成实际工作。其中，搜索技术是比较重要的内容，可对系统中的问题、状态等进行搜索。为了实现最优搜索，可利用公式进行评价，需要先计算网络S节点到N节点之间的距离，以获得最短路径，再计算N节点到G节点之间的距离，并计算最短路径，然后根据得出的结果判断搜索效率。采用这种方式能有效提高求解效率，避免出现资源浪费等问题，从而确保管理的质量。

2.2.2 专家知识库技术

根据上述分析可知，专家知识库只是专家系统的一个分支，其技术水平对专家系统的应用效果会产生重要影响。开发人员在建立专家知识库时，主要利用专家的知识和经验，并根据现有的网络管理评价内容进行建库。当对计算机网络管理进行评价时，该技术会将管理效果与知识库内容进行对比、分析，从而获得科学的评价结果。

2.2.3 案例分析

某学校图书馆加大了信息化技术的引进力度，开始向数字化、现代化、智能化方向发展。此背景下，数据信息量迅速增加，给计算机网络管理与评价工作带来了很大难度，影响网络管理质量与评价效率。为了解决这一问题，该校进一步引进了人工智能技术，根据现有的数据内容建立了专家知识库。实际应用中，该校收集了国内外图书馆管理与评价的知识与经验，通过数据收集、分析、处理、整体、编码等流程，建立了完善的管理与评价规则体系。当管理人员进行网络管理时，专家知识库技术会自动寻找相匹配的编码，并对实际管理结果进行评价。这种模式能有效降低管理人员的工作压力，不断提高管理效率，确保管理质量[3]。

3 启示及建议

第一，为了保障人工智能系统在计算机网络技术中的正常应用，应做好网络检查工作，如网络设备、线路设施等的检查。同时，要分析影响网络访问的因素，合理制定解决措施，有利于提高网络的安全性。

第二，虽然人工智能技术可以提高计算机网络技术的运行效率，但受计算机基础软硬件的影响，其对计算机运行效率、网络运行效率等都会造成影响。因此，应加大信息化设施投入力度，建立完善的计算机网络体系，为后续的网络安全管理与评价工作奠定基础。

第三，计算机网络安全受到的威胁来自于各方面，管理人员操作的规范性也会影响网络安全的管理效果。比如，不规范使用USB插口、人为下载恶意程序、主动关闭防火墙等，都会威胁计算机网络的安全性，难以发挥人工智能的价值。因此，应加大管理人员信息化知识与技术的培训力度，不断提高其操作能力和安全防范意识，促使其正确操作信息化设施，从而不断提高工作质量和效率。

4 结 论

近年来，我国不断加大对人工智能技术的研究力度，使其得到了快速发展，并已在各行各业得到了应用。将其应用于计算机网络技术，有利于改变传统运算、管理、评价等方面的限制，发展智能检测、智能管理、智能评价等模式，有效提高计算机网络的安全性。但需注意，它在部分技术上还缺少开发力度，需要科研人员探究存在的问题，不断完善人工智能技术，更好地实现其应有的效益。

参考文献：

[1] 王家驹，申 克.人工智能在计算机网络技术中的应用解析[J].电子测试，2017，（9）：70，61

[2] 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，2017，13（3）：195-196.

[3] 闵 锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用，2016，（36）：98.