人工智能在计算机网络技术中的应用探究

刘晶晶，张一丹

（南阳农业职业学院，河南 南阳 473000）

0 引 言

计算机网络技术是现代信息化社会的重要基础设施之一，而人工智能技术则是近年来备受关注的研究领域之一。随着计算机网络规模的不断扩大和数据量的不断增加，如何提高计算机网络的效率和安全性成为亟待解决的问题。人工智能技术的高效处理能力、协作能力以及模仿能力为计算机网络技术的优化和安全防护提供了新的思路与解决方案。

1 人工智能的概念及特点

1.1 人工智能的概念

人工智能是指利用计算机科学、数学、控制论、语言学等学科的理论和方法，研究和开发用于模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科。它致力于研究人类智能的特征、实现具有类似人类智能的智能机器，并研究在实际应用中的技术与方法[1]。

1.2 人工智能的特点

1.2.1 高效的处理能力

人工智能具有高效的处理能力。人工智能通过使用先进的算法和技术，能够在短时间内处理大量的数据，包括文本、图像以及视频等多种类型的数据。在计算机网络技术中，人工智能可以利用这种高效的处理能力，快速地分析网络中产生的大量数据，提高网络的运行效率。

1.2.2 良好的协作能力

人工智能具备良好的协作能力。通过模拟人类智能的方式，人工智能能够学习和理解人类的行为与语言，从而与人类进行更加自然的交互。在计算机网络技术中，人工智能可以与人类网络管理员协作，进行网络维护、故障排除等工作，提高网络的效率和可靠性[2]。

1.2.3 强大的模仿能力

人工智能还具备强大的模仿能力。通过深度学习等技术，人工智能能够自主学习和提取特征，从而可以模拟人类的思维过程与决策过程。在计算机网络技术中，人工智能可以通过学习网络的行为和特征，识别网络中的异常行为，并自主做出反应，从而提高网络的安全性和可靠性。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用方向

2.1 网络与信息安全

网络与信息安全是人工智能在计算机网络技术中应用的重要方向之一。在现代社会中，大量的信息和数据在网络中传输，网络安全问题越来越受到人们的关注。传统的网络安全技术已经不能满足现代网络安全的需求，因此人工智能技术被广泛应用于网络安全领域。首先，人工智能可以通过学习与分析网络流量数据来识别恶意流量和攻击，从而提高网络的安全性；其次，人工智能可以利用机器学习算法对网络中的流量数据进行分类，将正常流量和恶意流量分开；最后，人工智能可以利用自然语言处理技术分析网络中的文本数据，识别恶意软件和恶意网站，提高网络的安全性。

2.2 数据采集与分析

人工智能在数据采集与分析方面的应用也十分广泛。在计算机网络技术中，数据采集和分析是非常重要的，因为网络中产生的数据量非常大，而这些数据可以包含各种重要信息，如用户行为、网络性能以及设备状态等。这些数据可以被用来改善网络性能、提高用户体验和识别潜在的问题。人工智能可以通过对数据的采集和分析来提高网络性能。例如，人工智能可以自动采集网络中的性能数据，如带宽利用率、丢包率等指标，并根据这些数据进行分析和优化。此外，人工智能可以识别网络存在的瓶颈和瓶颈所在的位置，并提出改进措施[3]。常见的数据采集与分析流程如图1所示。

图1 数据采集与分析流程

2.3 数据挖掘技术的应用

数据应用程序每天都会产生大量的数据，这些数据需要进行分析和处理，以提高网络效率，提供更好的用户体验。数据挖掘技术可以快速地从大量数据中提取出有用的信息和模式，为网络管理者和应用程序开发者提供支持。例如，在云计算中，数据挖掘技术可以用于资源调度和负载平衡。云计算中的数据中心通常包含大量的服务器和存储设备，需要在不同的时间点和不同的负载下运行。数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析，提供一些预测模型来帮助网络管理者更好地规划资源调度。

在智能路由中，数据挖掘技术可以用于实时路由决策。智能路由系统可以根据当前的网络状态和历史数据来预测网络流量与传输延迟，并根据这些信息调整网络路由，从而提高网络传输速度和可靠性。在移动网络中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析和预测。通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的需求和偏好，从而为用户提供更好的服务。例如，一些社交网络应用可以根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容与活动。数据挖掘技术还可以用于网络安全，通过对网络数据流量和事件日志的分析，识别出网络攻击和异常行为，并及时采取相应的安全措施。例如，一些入侵检测系统可以通过机器学习算法对网络流量进行分类和预测，从而识别出潜在的攻击行为[4]。

3 传统计算机网络信息技术存在的问题

3.1 计算机网络优化的问题

随着计算机网络的普及和应用，网络规模越来越大，网络结构越来越复杂，网络负载越来越重，计算机网络的性能和效率也越来越成为关注的焦点。在传统计算机网络中，网络优化一直是一个复杂的问题。例如，数据包的路由和转发通常需要考虑网络拓扑结构、网络拥塞和负载均衡等因素，需要采用复杂的算法和技术来优化网络性能和效率。此外，网络性能会受到物理链路的带宽、延迟以及信号干扰等因素的影响，需要纳入优化的范畴。

传统的计算机网络中，网络管理通常是人工进行的，需要管理员不断检查网络状态和性能，根据需要调整配置参数与策略，优化网络性能。这种方法需要消耗大量的时间和精力，且往往只能解决当前的问题，对于未来的网络发展和变化缺乏应对能力。为了解决网络优化的问题，人工智能技术被引入计算机网络，如使用机器学习和深度学习技术来构建网络智能化管理系统，提高网络自动化水平和效率。例如，可以通过训练机器学习模型来实现网络拥塞控制和负载均衡等功能，还可以利用强化学习来优化网络资源分配和调度策略，实现网络的自适应管理与优化。

3.2 计算机网络安全漏洞

随着计算机网络的普及和应用，网络安全问题变得越来越突出。传统的计算机网络存在许多安全漏洞，如网络攻击、恶意软件、数据泄露等，会对网络的稳定性、可靠性以及安全性造成严重威胁。

传统的网络安全防护主要依靠安全设备和安全策略来实现，如防火墙、入侵检测系统和访问控制等。这些传统的安全防护手段需要管理员不断地更新和维护，以应对新的安全威胁和攻击，同时需要进行安全事件的监控与应急响应。然而，这种传统的安全防护方式已经难以满足当今日益复杂网络环境中的安全需求。此外，随着物联网技术的发展和应用，网络中连接的设备数量不断增加，也给网络安全带来了新的挑战。传统的网络安全策略难以应对这些新的安全问题，因此需要寻求更加高效、智能的安全防护方式来保障网络安全。

4 促进人工智能技术在计算机网络技术中应用的几点建议

4.1 加强人工智能技术在通信网络优化中的应用

4.1.1 人工智能技术应用于路由协议优化

常见的路由协议有静态路由和动态路由2种，其中动态路由根据网络拓扑结构和链路状况自动调整路由表，以实现更优的数据转发路径。然而，传统的路由协议优化方法需要依靠手动调整参数或者基于经验的规则来进行优化，难以满足网络的快速变化和复杂性，也难以保证路由协议的性能与稳定性。人工智能技术可以应用于路由协议的优化，通过对大量历史数据和实时监控数据的分析与学习，自动调整路由协议的参数和规则，以提高路由协议的性能和适应性[5]。

4.1.2 人工智能技术应用于网络流量控制

在大型企业或数据中心中，网络流量的控制和管理是非常重要的，因为网络流量过大或者不合理的分配会导致网络拥塞和延迟，从而影响网络的性能和可靠性。传统的网络流量控制方法主要包括基于队列的控制、基于流量监测的控制以及基于服务质量的控制等，存在一定的局限性，如不能快速适应网络流量变化和不能自适应调整流量控制策略。人工智能技术可以应用于网络流量控制，通过实时监控和数据分析，自动调整流量控制策略，以优化网络流量的分配和控制。

4.2 加强人工智能技术在安全防护中的应用

在网络入侵检测方面，传统的入侵检测系统需要事先定义好规则，识别和抵抗已知的网络攻击行为。但是，这种方法往往无法识别新的攻击方式和未知的攻击者。基于深度学习的网络入侵检测系统可以通过大量的数据学习和训练，识别网络异常行为和未知攻击方式，从而实现更准确和智能的入侵检测。

在恶意软件识别方面，基于机器学习和数据挖掘技术的恶意软件检测系统可以通过对恶意软件样本的分析与学习，自动提取恶意软件的特征，从而实现对未知恶意软件的检测和识别。此外，基于人工智能的恶意软件防御系统可以根据恶意软件的行为特征，动态调整安全策略和行为模型，实现对恶意软件的智能防御。除了入侵检测和恶意软件识别外，基于人工智能的自适应安全策略也是网络安全防护中的重要应用方向。传统的安全策略是基于固定的规则和策略来保护网络安全。

4.3 加强人工智能技术在网络管理与系统评价中的应用

在网络管理与系统评价方面，人工智能技术可以发挥重要作用。随着计算机网络规模的不断扩大和服务种类的增多，网络管理面临着越来越多的挑战，包括资源管理、性能监测以及故障诊断等方面。传统的网络管理方法存在着效率低下、响应速度慢等问题，同时难以适应复杂多变的网络环境和不断变化的网络需求。因此，加强人工智能技术在网络管理与系统评价中的应用是非常必要的。

5 结 论

计算机网络技术是现代社会的重要组成部分，而人工智能技术的不断发展也为计算机网络技术的发展提供了广阔的空间。人工智能技术的应用将进一步优化网络的性能和效率，提高网络安全的检测和防御能力，加速网络管理和运维的自动化和智能化。但是，人工智能技术在计算机网络技术中的应用也面临着挑战和风险，需要加强人工智能技术的研究和发展，建立健全的人工智能技术应用规范和安全体系，以推动人工智能技术在计算机网络技术中的健康发展和广泛应用。