大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

张 江

(合肥师范学院，合肥 230601)

大数据时代，越来越多的现代技术方法可以整合到计算机网络技术发展中，而人工智能是一种常见的方法，在提高计算机网络技术水平方面发挥着不可替代的作用，已被引入到各种计算机系统中，用于研究和开发人工智能芯片，实现人工智能行业的深度集成。这是在智能技术的基础上发展起来的一种先进方法，广泛应用于各个领域，相互联系，具有较高的应用价值。为了使其能够广泛应用于计算机网络技术，需掌握人工智能防火墙、人工智能检测技术、人工神经网络等不同的应用系统及大数据，实现云计算和物联网的全面融合，以促进研发的深入，不断提高计算机网络技术的数据处理效率和水平。

1 大数据时代人工智能的发展现状

1.1 大数据时代

自2012年以来，大数据成为互联网热门词汇之一，主要用于描述海量信息时代的海量数据，是相关技术和产品的名称。随着现代社会数据量的不断增加，一些企业已逐渐加强内部数据信息的管理和控制。《2020年及之前的全球数据流量发展》指出，20世纪80年代形成了数据带来的第一次发展浪潮，主要内容为交易数据、PC数据和文档数据。随着智能手机的逐步普及，自2007年以来，数据流量呈现爆炸式增长，人们进入了“数据时代”。截至2015年，数据已成为人们日常生活和工作中产生的主要信息之一，而数据、分析和利用数据也成为现代社会进一步提高工作效率和生活水平的重要手段。

1.2 人工智能的发展现状

人工智能主要指通过机械设备体现的智能，其核心在于构建与人类相似的知识学习、知识规划、交流、移动对象、感知能力和操作能力，工作原理如图1所示。现阶段，大量工具和技术逐渐与人工智能相结合，提出了逻辑推理、逻辑运算、数学优化等计算机网络技术形式，同时尝试将人工智能应用于仿生、认知心理学、概念研究等领域。在信息数据的自主管理中，相关信息可以得到满足，数据处理可以取得更好的效果，有效避免各种问题的发生，确保计算机技术的价值能够得到充分利用，有效提高数据处理效率，为计算机网络技术的应用提供支持和保障。尽管人工智能技术在管理信息方面具有极大的便利性，但可能会因为高度集中的思维模块而具有独立意识，跳出人类设定的计算机逻辑语言。未来发展中，为避免出现上述情况，需制定相关的控制和监督机制，以避免人工智能的滥用和未经授权的开发[1]。

图1 人工智能的工作原理Fig.1 Operating principle of artificial intelligence

2 人工智能在大数据时代的应用优势

人工智能是新兴技术，具有很强的适应性和应用能力，在大数据背景下，具有以下应用优势：一是可以提高计算机网络技术系统的稳定性。从计算机网络技术应用的角度来看，人工智能能够同时实现海量数据交换和任务处理及动态数据传输，还可以通过人工智能实现系统升级，从而有效解决数据难题，进一步提高网络系统的稳定性，便于其更好地运行。二是有利于计算机网络管理。在大数据时代背景下，计算机网络结构变得越来越复杂，计算机病毒也越来越多，因此有必要对计算机网络进行有效管理，可将计算机信息网络转换为恢复技术，与不同部门协调配合，在沟通的基础上，发挥计算机网络的作用。三是进一步提高应用系统的科学性和运行效率。大数据包含丰富的数据类型和信息，其容量和规模都很大。随着有价值数据的快速更新和发展，数据分析和控制变得更加困难，使用人工智能可有效保障大数据的操作安全，提高数据信息的处理效率[2]。

3 人工智能在计算机网络技术中的安全应用

在利用大数据技术访问和处理信息的过程中，最重要的是信息安全，关系着网络信息系统的正常运行和信息用户的个人生命财产安全。需加强网络信息安全维护，促进信息发展，保障个人安全。人工智能在计算机网络技术中的具体应用如图2所示。

图2 人工智能在计算机网络技术中的具体应用Fig.2 Specific application of artificial intelligence in computer network technology

3.1 智能防火墙技术

人工智能的优势是可以帮助人们有效、方便地管理计算机网络安全，在智能防火墙、智能反垃圾邮件和入侵检测技术中具有良好的效果。与其他智能系统相比，智能防火墙采用统计、内存、概率等智能识别技术来分析和处理数据，有效减少了计算机匹配过程中需要执行的复杂计算，显著改善了网络攻击行为，有效拦截了有害信息，防范病毒入侵，确保了数据安全[3]。防火墙的类型和主要缺点如表1所示。

表1 防火墙的类型和主要缺点Tab.1 Type and main disadvantages of firewall

3.2 入侵检测技术

入侵检测是计算机网络安全管理和防火墙技术的核心技术之一。使用入侵检测技术，可有效提高网络的安全性和可靠性，提高网络数据的安全性，使计算机系统资源具有安全性、完整性、可用性和保密性。可通过数据收集、数据选择、数据分类和信息处理生成报告(见表2)，并尽快向用户反映电子设备的安全问题。目前，入侵检测技术已被应用于计算机网络技术，可根据类别分析和处理数据，过滤掉可疑的数据。测试报告会及时发送给用户，以确保数据安全。可监测计算机网络的实时状态，为计算机网络提供实时保护，提高计算机网络性能，使计算机网络避免外部和内部攻击，从而避免操作错误。对于人工神经网络系统的入侵检测，人工智能具有良好的效果[4]。在系统的物理拓扑网络中，防火墙、路由器、交换机、主机和服务器等组件，以及网络主机、分区控制中心、代理库和控制中心构成了如图3所示的总体系统架构。

表2 入侵检测技术的类型和主要功能Tab.2 Type and main function of intrusion detection technology

图3 入侵检测技术总体系统架构Fig.3 Overall system architecture of intrusion detection technology

每个模块的作用如下：在系统控制中心的帮助下，使用高度专业的服务器控制中心，系统管理员可以使用入侵检测系统来完成所有模块的更新任务规则集。分区控制中心由控制网络和子网络的某一段的网络主机处理。在接收到控制中心任务后，命令受控主机执行接收网络主机报告信息的任务，并监控诊断信息中的异常。在这种情况下，将入侵特征模式输入数据库，将分析结果报告给控制中心。移动代理平台由卡方流量确定模型和卡方流量监测器两部分组成，卡方流量确定模型将进一步处理SIP特征数据库中的数据，以获得用于计算卡方统计值的数据；卡方流量监测器使用这些数据计算卡方统计并判断是否发生异常。

3.3 人工智能代理管理技术

在计算机网络技术中，应用人工智能可以对代理进行有效管理，而代理管理技术的本质属于物理软件。实际应用中，数据的分析和处理主要是基于内部的知识库，在这个知识库中，管理任务可以被快速执行。使用过程中，通常在用户完成相关工作后，系统可以自动搜索数据信息，并将搜索到的相关数据传输到特定位置，从而为用户提供智能服务。例如，在搜索相关信息的过程中，用户可以通过人工智能技术的应用来处理正在寻找的数据，基于该信息分析数据，向用户提供信息，为其节省大量的信息搜索时间，有效提高信息搜索效率[5]。人们的日常生活、在线购物、收发电子邮件及计划旅行等，均可采用人工智能代理管理技术，为人们提供方便的链接，取得令人满意的效果。

4 结语

网络管理系统使用过程中，网络监控技术和网络控制技术受到了人们的重视。早期由于网络数据缺乏连续性和规律性，很难判断网络数据的真实性。随着计算机应用的不断扩展，人们对网络管理提出了更高的要求。利用人工智能技术可以有效判断网络故障，消除信息安全问题。计算机技术的发展并不完全取决于人工智能技术的有效性，人工智能技术对于改善和处理计算机数据来说非常重要，因此将人工智能技术引入计算机网络技术很有必要。