人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

文/藺秀蘭 胡翠蘭 楊云征 趙金智

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人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

文/藺秀蘭1胡翠蘭1楊云征2趙金智1

1.中國聯合網絡通信有限公司臨邑縣分公司；2.中國聯合網絡通信有限公司德州市分公司

人工智能與計算機網絡技術是相輔相成的，人工智能在計算機的各個領域廣泛應用，在很大程度上提高了計算機網絡的安全運行。對此，在未來的發展中，技術人員要更加完善人工智能與計算機網絡技術的各個功效，從而提高企業的工作效率，更好的為廣大人民群眾提供更優質的服務。本文探討了人工智能及其在計算機網絡技術中的應用。

人工智能；計算機網絡技術；應用

1 人工智能的應用優勢

第一，人工智能技術能快速識別和處理一些不確定性的問題。計算機網絡領域有時候會引入一些模糊邏輯等計算機運算技術，帶來了網絡管理的不確定性和不可預見性問題，人工智能可以通過強大的運算能力，準確地把握模糊的信息，重新完整地呈現出網絡數據，把一些不確定性的網絡問題解決了，從而提高計算機網絡管理的效能。

第二，人工智能技術具備學習新知識的能力。學習新知識和新技能的能力往往只限于有生命特征的動物身上，而現在人工智能突破了這一自然局限，對輸入的信息和數據能夠進行高效的邏輯計算和推理，快速地分析和整理出高層次的信息，大大縮小了網絡運行的時間。

第三，人工智能技術具有協調能力?，F代計算機網絡運行通過輪詢的模式進行管理的，高層監測中層，中層監測下層，這就需要工作的協調性。人工智能技術可以憑借多代理的協調分布方式，有效地解決層次化的網絡管理中的工作協調問題。

第四，人工智能技術能夠有效地降低成本。人工智能運作需要的資源相當少，不會產生高額的成本費用。為什么這么說呢？因為即使網絡領域中需要處理的數據和信息再復雜，人工智能都能在最短的時間內，最快地找到最優的解決方案，這不但節約了龐大的計算量，還節約了運算過程中需要的資源消耗，有效地提高了運行效率。

2 人工智能及其在計算機網絡技術中的應用

2.1 人工智能在計算機網絡安全管理中的應用

2.1.1專家系統

在人工智能的應用中，專家系統是使用最為廣泛的技術，該項技術以推理機制、數據庫為基礎，將安全管理人員已知的信息編寫為固定的模式，在開展安全管理工作的過程中，專家系統能夠自動將相關的規則、記錄作為判斷的對象，及時發現侵入的具體行為，并對入侵的危害、種類進行系統的判斷。由此可見，將人工智能應用在計算機網絡安全中，能夠有效提高檢測入侵的準確性與實際效率，但是專家系統需要以已知為構建的基礎，在實施應用中具有一定局限性。

2.1.2人工神經網絡

人工神經網絡也是人工智能的主要組成部分，需要以模擬人腦學習機能為基礎，因此在學習能力、容錯性等方面具有是一定的優勢。人工神經網絡在實際應用的過程中，能夠識別噪音、畸形的輸入模式，以并行方式開展的檢測工作具有較高的檢測質量與效率，所以人工神經網絡在計算機安全管理中的應用較廣。

2.1.3數據挖掘技術

數據挖掘技術就是依據審計程序將主機與網絡連接的會話進行全面、準確的描述與提取，然后利用數據挖掘技術準確的捕捉計算機正?；顒?，以此來分析入侵的規則與模式，精準的檢測出網絡異常的情況，識別危害計算機網絡安全的入侵動作。由此可見，數據挖掘技術能夠在計算機網絡安全管理中發揮重要的作用，由于其自身具有學習功能與記憶功能，因此可以有效的提升檢測入侵性的效果，更好的保障計算機的安全。

2.1.4人工免疫技術

人體的免疫系統是人工免疫技術的基礎，包括克隆選擇、否定選擇與基因庫三種不同的機制。將人工免疫技術應用在計算機網絡安全中，能夠彌補以往入侵檢測模式的缺陷，如識別未知病毒、提升殺毒能力定。例如：數據能夠在基因庫中實現突變與和重組，這樣的方式能夠使人工免疫技術準確的檢測、識別未知病毒的來源與類型。在否定選擇的模塊中，系統會自動生成一串字符，然后運用否定選擇的算法刪除與數據庫中信息匹配的字符串，最后跟蹤剩余的字符串識別入侵的信息。將人工免疫技術應用在計算機信息安全管理中，能夠進一步完善安全管理系統，但是需要較高的成本。

2.1.5數據融合技術

數據融合技術以人體信息自動處理能力為急促，從各項數據的組合中獲得更多的數據與信息，進而實現資源的協同。將數據融合技術應用在計算機信息安全管理中，能夠發揮傳感器聯合的作用，進而提升傳感器的運行能力，擴大數據融合技術的應用范圍，保障檢測入侵的全面性，提高檢測效果的精準程度。

2.2 人工智能在計算機系統管理與評價中的應用

2.2.1人工智能求解技術

在既定的條件中，人工智能求解技術能夠在規定的步驟中解決相關的問題，包括博弈搜索、問題空間、狀態空間的搜索技術，結構化知識、謂詞邏輯推理技術、狀態圖搜索技術為基礎的求解技術等。一般情況下，能夠采用不同的搜索技術解決相同的問題，因此要想提高搜索技術，就要優化搜索技術。人工智能求解技術在評價中，包括最優解與搜索空間兩個方面，為了能夠獲得更優化的搜索，需要使用具體的公式進行評估，進而優化搜索的步驟與過程。由此可見，將人工智能求解技術應用在系統管理與評價中，能夠有效減少浪費網絡資源的程度，提高資源管理與配置的質量與效率，因此可以進行積極的推廣。

2.2.2專家知識庫技術

在人工智能技術中，由專家系統構成了專家知識庫，并且會影響專家系統的應用效果。目前，專家知識庫包括間接或者直接的專門知識、基礎的理論知識等，根據已知的計算機管理與評價的內容，對相關的信息進行建庫與編碼，使計算機的管理能夠及時得到相關的支持，進而更好的完成評價問題、同種管理或者相似管理的工作。現階段，專家知識庫技術在計算機管理與評價系統中，已經得到了廣泛的應用，并且正在不斷的優化與完善中，為促進人工智能技術的發展奠定基礎。

綜上所述，隨著人工智能在計算機網絡領域應用的越發廣泛的同時，也會為其他各大學科領域的進步帶來更多的靈感和技術支持，為人類世界的發展創造著不可言喻的精彩。

[1]章慧云.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].電腦迷.2016(11).

[2]?，|,江元.計算機網絡技術中人工智能的應用分析[J].通訊世界.2017(21).