人工智能技术在计算机网络技术中的应用

摘  要：随着社会的持续发展，信息技术的发展速度和水平不断提高，人工智能技术的发展也极为迅猛，不到十年时间，其发展已让人为之侧目。如今，计算机网络技术和人工智能技术的结合也愈发紧密，在日常生活中的应用也不断大众化。本文从人工智能和计算机网络技术出发，对人工智能及其优势、计算机网络技术运用现状以及人工智能在计算机网络中的应用等展开论述，从而促进计算机網络技术更加信息化、现代化和智能化。

关键词：人工智能;计算机网络技术;神经网络;数据挖掘

中图分类号：TP18;TP393.0      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）24-0074-03

Abstract：With the development of society，the development speed and level of information technology continue to increase，and the development of artificial intelligence technology is also extremely rapid. In less than ten years，its development has been noticeable. Nowadays，the combination of computer network technology and artificial intelligence technology is getting closer and closer，and its daily application is also becoming popular. Starting from artificial intelligence and computer network technology，this article discusses artificial intelligence and its advantages，the current application status of computer network technology，and the application of artificial intelligence in computer networks，so as to promote computer information technology to be more information-based，modern and intelligent.

Keywords：artificial intelligence;computer network technology;neural network;data mining

0  引  言

计算机网络技术给人类的生产生活带来了极大的便利，但随之而来的数据信息量剧增，导致计算机的运算速度不断下降，愈发不能满足用户的需求。人工智能技术是计算机技术的一个分支，是其发展到一定程度的技术产物，其应用前景也极为广阔，将人工智能技术应用于计算机网络技术，不仅能使计算机网络更加稳定和安全，也能使计算机运行更加智能化，使其更能满足用户需求。

1  人工智能及其优势

1.1  使网络更加稳定

计算机网络是一个能够实现实时交换大量数据的平台，数据传输极为迅速，同时也有独特的动态瞬变。结合人工智能技术，计算机网络可以快速升级系统，提高系统运行效率，保证计算机的计算速度，维护网络传输的稳定性。除此之外，还可对不确定的数据进行处理，提高用户的网络运行安全性和运行效率。

1.2  使计算机的计算推理能力有所提高

人工智能可以实现数据的延伸。过程如下：首先从底层数据中提取数据，然后将处理后的数据应用于计算机网络中，如有问题及时通过人工智能继续处理和调整。但具体操作还需要根据实际管理工作的需要做进一步的思考。

1.3  数据分析更加智能

基于大数据背景，计算机中数据种类繁多，规模和容量也很大。数据信息的真实性高，加上新的数据形式越来越多，数据更新速度越快，这就意味着系统的运行需要更好的安全性和更高的稳定性，才能保障数据准确可靠。大数据由于数据量极为庞大，传统的网络处理效果是不能达到用户预期的，所以系统需要不断更新，人工智能与网络技术结合后，恰好能解决数据量庞大、数据处理过慢、系统不稳定等问题，还能提高数据处理的精确度。将人工智能应用到现代计算机网络处理系统中，不仅可以提高计算速度，降低信息的运行成本，而且可以有效地处理信息，在更具准备性和科学性的前提下获取不同行业所需的信息。总之，人工智能可以更有效地处理计算机信息技术中的多种数据问题，这对降低数据处理成本，提高运维效益是极其重要的。

2  计算机网络技术运用现状分析

如今，人们的生产生活已离不开计算机，也离不开网络，其作用和价值是不可替代的。但计算机网络技术在帮助社会快速发展的同时，也带来了较多的社会问题，如网络犯罪、窃取隐私数据等恶劣行为逐渐增多，人们愈发担心计算机网络信息安全。在人们愈发重视数据信息的可靠性和安全性的今天，计算机网络技术的公司和个人都越来越重视网络的监控功能，这就必须保证计算机网络信息的准确性和及时性，才能及时将信息反馈于用户，及时进行补救，人工智能技术与网络技术的结合，是解决这一问题的唯一途径。利用人工智能技术，将各类数据信息和系统故障信息相结合，提高网络的灵敏响应度和病毒信息侦查能力，避免网络病毒的入侵。并能自动生成数据信息库，第一时间发现、识别和消除病毒，维护计算机网络安全，保护用户数据安全。

3  人工智能在计算机网络技术中的应用

3.1  在网络安全管理中的应用

在网络信息安全愈发重要的今天，将智能技术嵌入计算机网络管理，具有重要意义。目前，智能防火墙技术、入侵检测技术和智能反垃圾邮件系统是人工智能在计算机网络管理中的主要性能。相比于其他防御系统，与人工智能融合的智能防火墙具有一定的识别优势。如在识别和处理数据时，使用内存、统计和决策等方法，在匹配检查中能有效减少计算机的运算量，从而及时发现网络隐患，有效截獲病毒信息，限制病毒访问。智能防火墙比普通的网络防火墙具有更高的安全效率，可以避免病毒传播，保护用户信息安全和隐私，有效阻挡犯罪分子的“黑手”。

另外，入侵检测技术也是计算机网络技术安全管理的重要组成部分，可以促使网络安全有效实施，是防火墙技术的核心。如果计算机网络系统的入侵检测功能不正常，那就不能保护系统资源，从而容易遭受攻击，进而被窃取隐私数据。具体而言，入侵检测技术包括收集、过滤、分类、处理等，形成报表，及时向用户反馈网络信息的安全状况。如今人工智能在专家知识库、识别系统等入侵检测领域得到广泛应用。

此外还有智能反垃圾邮件系统，为了避免接受垃圾邮件，人们应用人工智能技术开发了智能反垃圾邮件系统。该技术的应用不会影响用户信息的安全性，它只会对用户的邮件进行监控，扫描垃圾邮件，并将垃圾邮件的分类信息提供给用户，让用户能及时处理存在隐患的信息，从而保证邮箱的整体安全。

3.2  在网络管理和系统评价中的应用

电信移动技术和人工智能技术在一定程度上促进了计算机网络管理的智能化发展。在计算机网络安全管理方面，人工智能可以解决更多的问题，如专家知识库，遇到问题可应用专家知识库进行求解和帮助，对网络进行综合管理。由于网络具有瞬变性和动态性，就需要开展智能化的现代网络管理工作，并与人工智能理论相结合，逐步发展专家决策和支持。向专家知识库求助在系统管理中得到广泛应用。专家知识库是以积累某一领域的专家知识和经验为主的智能计算机程序，通过归纳和总结，形成了一个系统，所以这个系统是可以说是众多专家在某一领域的经验“大脑”，对某一领域内所发生的问题进行处理简直是轻而易举。专家知识库在计算机网络管理和评价中，不仅具有重要作用，还能提高评价质量和工作效率。

3.3  人工智能的发展方向

人工智能具有广阔的发展前景，它延伸了人类的智能领域和方面，并迅速对计算机网络技术进行渗透，如今二者已是密不可分。反过来计算机网络技术的发展也为人工智能的发展提供充足的发展“养分”。通过人机的合理分工，利用多媒体技术人机智能界面，能实现人与机器的有效通信。人工智能融合了其他众多先进技术，由于网络管理和控制需要的多样性，计算机网络技术将会应用多种人工智能技术。

3.3.1  人工神经网络

人工智能是一门极具挑战性的技术，从事这一领域的人，不仅需要具备极为专业的计算机知识，还需要具备心理学知识、生理学知识以及语言学知识等，这是一个庞大且综合性强的科学技术。人工智能技术应用于人们生活的方方面面，能给人们的生活和工作带来更多的便利，还能使人免遭伤害和损伤。人工智能技术首先就要解决人工神经网络的问题，人工神经网络本质上指的是由大量的处理单元所构成的网络，就像人的神经当中的神经元网络一般。人工神经网络有一个显著的特点：极高的自学能力，能自主解决多种非线性问题，一般而言能解决所有问题，没有局限性。面对数据信息，无论是数量还是质量，人工神经网络都能高效解决。此外，人工神经网络还具有类似人脑意识的东西，帮助用户解决各种问题，从而实现计算机网络的科学管理，使计算机能极大地满足用户对计算机各种运算能力的要求，提供计算机网络系统的高效性、安全性、可靠性。

3.3.2  机器学习

人工智能是建立在模仿人脑思维和人类行动的基础上的，在未来的机器人发展中，机器学习是人工智能技术的关键研究方向之一。目前，人工智能技术已经实现了初步的学习功能，但也只是十分简单的学习，与人类的学习能力相比，其功能仍是十分稚嫩的，还需不断提高和创新。人脑比人工智能机构要复杂千万倍，如人类可以自由表达自己的情感思绪，人工智能则只能通过一定的渠道来识别，如表情、行为举止等，这是人工智能需克服的局限性所在。随着人工智能的不断发展，其自身的技术发展和在计算机网络领域中的发展都必将朝着更加人性化的方向迈进，从而更好地服务于人类。

3.3.3  模式识别

在当前的中国计算机市场上，电子设备的发展呈现出多样化的特点。越来越多的软件出现在计算机用户面前。软件工程设计人员通过利用人的声音进行创新，开发出了各种各样的软件。在日常生活中，人们通过振动传递来接收外界的声音并发出声音。在人工智能发展的初期，外界声音的识别是通过声呐仪器来实现的，只有向外界完成超声波信息的收集，但无法实现现实中像人类那样交流。虽然计算机已经能够完成图像、文字和声音的自动识别，但在外界感知上仍存在一定的缺陷。因此，模式识别是未来人工智能在计算机领域的重要发展方向。通过加强多维创新的探索，技术研究人员可以通过人工智能实现未来不同维度物理智能的成功转化，并利用先进的声呐系统有效识别和收集不同的音频信息，从而实现人机交流。

3.3.4  数据挖掘

如今是大数据时代，计算机与互联网的普及使得数据量以几何式的方式爆发，剧增的数据量给计算机系统的运算速度带来了极大的负荷。大数据挖掘技术是解决这一问题的关键，影响到大数据的存储和在各个行业的应用。计算机网络技术与大数据挖掘技术相结合，如图1所示，需遵循严格的数据挖掘流程，并需要各种设备的配合，以及各方面数据的深入挖掘，才能提高计算机网络系统的安全性。

图1  数据挖掘流程图

从技术的角度而言，基于大数据背景，数据挖掘技术主要是利用技术架构，通过关键词和相关参数，全面提取所需的网络信息，并利用系统的漏洞进行入侵，通过入侵不断进行补丁，并详细记录入侵数据，以防下一次的入侵。这些已经存在的入侵数据，会为计算机网络系统构筑一个安全的环境，当受到非法入侵时，就能及时对入侵行为进行智能识别和判断，通过人工智能技术建立一个简单、快速的防御系统，并将情况迅速反馈给用户，进行有效拦截，包括计算机网络信息安全，并准确地将非法入侵模式和相应的错误数据记录在计算机网络系统的相应数据库中，促进计算机网络安全管理水平的提高。

4  结  论

综上所述，人工智能技术在计算机网络技术中得到了较为广泛的应用，不仅提高了计算机网络的安全性和稳定性，保护用户数据信息，还能有效提高计算机网络的运行质量和效率。但也应充分认识到，目前人工智能技术在计算机网络技术中的应用仍然是不够充分的，需要进一步深化并优化，这才是不断提高计算机网络技术发展的关键。

参考文献：

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作者简介：李银超（1983-），男，汉族，云南漾濞人，就职于职务考试培训中心，主任，讲师，本科，研究方向：计算机。