人工智能在计算机网络中的应用

陶思敏

（陕西工业职业技术学院，陕西 咸阳 71000）

0 引言

随着科技的发展，各种先进的技术不断融入人们的生活中，对人们的工作和生活产生了重要的影响。人工智能作为一种“高、精、尖”技术，在大数据时代，将人工智能与计算机网络相结合，有效应用到社会各领域，不仅可以使海量数据资源得到高效存储、维护和利用，提高社会对数据的应用程度，还可以让计算机网络和人工智能技术两者相互推动，共同发展，全面发挥出两者的作用和价值。因此，有必要基于大数据时代分析和研究在计算机网络中应用人工智能的方法和措施，确保人工智能应用具有可行性和实践性。

1 当前环境下的计算机网络和人工智能

1.1 计算机网络简述

计算机网络在当前环境下有着统一、全面的语言标准TCP/IP协议，这种语言标准可使各地计算机利用连接介质有效进行连接，使资源和信息能够共享与传递，介质主要为光纤、电缆、双绞线等。同时，在计算机网络中包含众多工具和功能，有网络节点、资源管理、网络系统、任务调度工具等，网络节点是确保计算机在网络中高效通信的措施，一般会以承担网、接入网、骨干网等形式展现出来。资源管理及任务调度的功能主要就是有效解决管理、资源等问题，调整系统负载，提高计算机网络系统运行效率。

1.2 人工智能简述

人工智能作为一种高新技术，当前针对人工智能的研究成果有机器学习算法、神经网络、模糊逻辑及专家系统等，其中机器学习算法是大部分人工智能的关键和基础，而应用相对较为广泛、普及力度较高的是模糊逻辑、遗传算法和神经网络。例如：生活中常见的“百度搜索”，其就是基于神经网络实现的。随着大数据时代来临，人工智能也逐渐受到影响，其核心要素与网络数据有着密切的联系，主要体现在数据挖掘、数据处理及人机交互方面。数据挖掘方面，在大数据技术的影响下，数据、信息资源逐渐呈现海量特征，日益增多，这些数据中有很多属于无用数据，需要利用到大数据挖掘算法将其深度挖掘和利用，而人工智能其本质上就是数据挖掘算法，其能够对历史海量数据进行存储，与实时数据对比，从而为决策和数据挖掘提供帮助与支撑。数据智能处理方面，当前专家系统广泛使用了人工智能技术，它可以利用专门知识解答各种问题，在数据处理角度可将其当作拥有某个特定领域知识的智能处理系统［1］。人机交互方面，人们在研发人工智能时，其最终追求的目标就是让机器人可以与人类进行高效交流，模拟人类行为，为此在研发时会赋予机器人学习、视觉等能力。机器学习主要就是将学习算法当作基础，学习数据并针对这些数据做出相应的对策，而视觉则是帮助计算机对数据进行采集。

2 人工智能在计算机网络中具有的应用优势

2.1 可高效处理未知数据

人工智能在应用时会根据模糊逻辑推理出的结果对各种问题做出反应，推理过程具有独立特征，不需要利用高效、准确数据助力，能够充分满足计算机网络对海量、模糊数据的处理需求。在计算机网络当中，数据具有不确定性和海量特征，对数据处理的难度和复杂程度较高。基于模糊逻辑推理将人工智能融入网络数据监管当中，既可以提升数据处理效率和能力，又可以提升网络监管效率。

2.2 可高效处理非线性问题

人工智能因为性质较为特殊，学习能力非常强，能够高质量对非线性问题进行处理。大数据时代，虽然数据较为复杂，但是其背后具有非常高的价值，而要想在网络中对其深入了解和挖掘，就必须对低层次信息进行深度推理和分析，从低层次信息当中获得高层次数据概念［2］。人工智能在这一方面有着突出的优势，其能够模仿人类思维，将高层信息和网络管理有机结合，用于研究、处理、解决各种非线性问题，使计算机优势和特征更加明显。

2.3 可有效管控运营成本

人工智能在处理和高效运算数据信息时，消耗和浪费的资源相对较少，并且利用人工智能中的控制算法，还可使运算效率得到全面提升，使数据运算具有实效性。这种功能可让网络系统高效运转，有利于优化网络管理模式，让网络管理具有高效性。由此可见，大数据时代，在计算机网络当中人工智能有着非常高的应用优势和实践应用价值，可利用人工智能有效维护网络中的各项数据，让数据保护和利用具有智能化特征。

3 大数据时代计算机网络中合理应用人工智能的策略

大数据时代，网络数据越来越多，这也使得数据重要性和价值持续增强，如何在计算机网络中对这些数据进行高效保护，已经成为社会各界重点关注的问题。本文基于网络数据利用、维护和挖掘，从入侵检测技术、智能防火墙技术、人工免疫技术和数据挖掘技术等方面探索人工智能在大数据时代高效、规范应用到计算机网络中的措施，并将Mosquitto开源项目当作基础，简述人工智能在网络安全中的实践应用。

3.1 智能入侵检测技术

人工智能在大数据和先进技术的影响下，对计算机网络作用和价值越来越大，可以有效检测不法入侵计算机网络的行为，维护计算机网络安全。通常，智能入侵检测技术主要是对网络信息、数据及安全日志进行收集和判断，通过这种方法检查计算机网络情况，排查各种故障问题，避免网络遭受其他攻击。一旦计算机运行时受到危害，智能入侵检测技术可提前对其诊断，有效将各种入侵拦截［3］。此外，智能入侵检测技术还可以对网络中各种数据进行分类处理，形成一个高效检测报告，将其反馈给使用者，帮助其对安全问题进行排查。由此可见，智能入侵检测技术对计算机网络数据安全性有着重要保障作用，能够满足网络资源保密需求。

3.2 智能防火墙技术

让防火墙与人工智能融合，形成一个由软件和硬件组成的智能防火墙，将其有效融入计算机网络当中，既能保护计算机网络内部、外部网络切换的安全，又可以维护专用与公用网络两者之间切换安全［4］。同时，智能防火墙技术还可以辅助计算机，有效拦截不良数据信息，对维护、保障计算系统不受到各种有害信息的破坏有着显著效果。此外，相较于传统防火墙技术，与人工智能结合后的防火墙拥有解决和处理有害信息的功能，可有效分析、辨别有害信息，减少计算机网络数据运算量，帮助计算机控制病毒，确保使用者能够便捷、安全地存储数据。智能防火墙的分类如图1所示。

图1 智能防火墙的分类

3.3 人工免疫技术

人工免疫技术主要是利用各种措施和手段来模拟免疫系统，将计算机程序集中展现出来，包含基因库、克隆等部分。在应用人工免疫技术时，这几个部分之间会相互影响、相互配合，彻底解决计算机中存在的病毒问题，优化入侵检测方式。人工免疫技术虽然有着较强优势，但是技术缺陷问题仍旧存在，无法高效识别各种未知、全新病毒。从基因库角度来看，解决这类问题需要技术人员重新将基因片段进行有效组合，分析和研究发生故障和病毒入侵后所呈现出的状态，以此有效识别病毒。

3.4 数据挖掘技术

数据挖掘技术主要就是利用审计程序对网络和主机会话之间的链接进行分析，找出较为突出的特征，并有效、详细地描述特征，结合人工智能学习算法和描述结果，找出入侵规律，分析计算机网络正常运行状态，以便更好、更及时地记录学习情况。同时，在网络受到病毒侵入后，数据挖掘技术能够根据学习结果识别侵入对象，利用自身的学习、记忆功能，有效检测入侵问题，确保问题得到解决，实现对入侵对象进行实时检测的目的。此外，将数据挖掘技术与网络安全相结合，可以让系统中各个传感器之间互相关联。典型数据挖掘系统的结构如图2所示。

图2 典型数据挖掘系统的结构

4 大数据时代人工智能在计算机网络中的实践应用

应用人工智能技术时，可结合各种智能技术和软件有效进行，以Mosquitto为例，利用Mosquitto（代理器主程序）这种开源消息代理项目，合理构建人工智能服务器，可使网络中各种代码文件被充分部署到人工智能服务器当中，根据自身需求创建功能。通过POLL模式，能够将Mosquitto和计算机用户端充分连接，将各种主题信息进行发布和订阅。因为主题一般放置于“订阅树”当中，如果人工智能可以与客户端之间高效连接，客户端所订阅的主题信息都可由人工智能技术获取，实际模块功能主要表现在以下两点。

4.1 访问控制

可基于人工智能添加用户身份认证机制，利用身份认证机制限制用户登入、退出等各种操作，使用户可以在合理权限内订阅需要的主题，防止因为随意订阅主题而产生安全问题，并可在Mosquitto中针对常见问题写入权限。此外，可利用ACL（访问控制列表）限制访问权限，确保计算机系统安全。

4.2 信息安全

在生成客户端过程中，可结合身份认证和授权方式，给予客户端识别码，并确保这一识别码能够应用到服务器和客户端通信当中，保证用户ID（身份）具有唯一性。不过ID并不是完全绑定，用户可从其他客户终端当中利用该ID登录。此外，可设定证书，并利用OPENSSL软件库包合理控制密钥及密钥库，将其应用到通信当中，对服务器和计算机客户端通信所产生的数据进行加密处理。服务器证书要通过SSL（安全套接层）协议，由SSL协议对其审核，在传输时服务器也会审核客户端证书，将确定和审核的数据存储到密钥库当中，利用密钥进行认证。由人工智能系统维护和管控数据信息传输流程，可使数据安全性能得到有效增强，真正实现智能传输、智能管控、智能维护的目的。因此，要不断加大对人工智能应用实践研究力度，探索更多实践应用措施和路径。

5 结束语

综上所述，计算机网络和大数据正在快速发展，数据信息呈现海量、复杂的特征，要合理应用人工智能分析和利用这些海量、复杂的数据，对这些数据进行维护，基于现有技术背景，发挥出人工智能优势，实施反馈和监测数据情况，以及识别各种危害性数据，提升数据处理效率。相信在未来，人工智能当中各项功能和技术优势将会得到全面展现，成为推动大数据和计算机网络发展、维护网络安全和数据安全的重要保障，计算机网络当中海量数据优势将会全面、高效地发挥出来。