人工智能在大數據信息網絡技術中的應用及分析

崔娟

摘 要 人工智能是計算機技術、網絡技術和通信技術結合的產物，能夠在大數據時代發揮爆炸式數據處理能力，所以運用人工智能有助于改變目前信息處理能力較弱的現狀，主動發現信息中的問題并加以解決，在確保安全的前提下提高處理速度。大數據是數量非常龐大的數據集，計算機網絡技術則對全球計算機進行組織和協調，通過運用人工智能解決計算機網絡響應慢、漏洞多、效率低等問題，這對大數據時代的經濟社會發展有重要意義。

關鍵詞 人工智能;大數據信息;網絡技術;應用

1大數據的基本概念與特點

“大數據”主要指的是運用多元化的形式，通過許多來源搜集而形成的極為龐大的數據庫，這種搜集方式大多具有實時性的特點。從技術的表現當中來看，大數據與云計算之間的關系就如同硬幣的正反面一般，緊密相連。大數據必然難以運用單一的計算機予以處理，必須要采用分布式的計算架構。所表現出來的特點在于對海量數據進行挖掘，但是這些內容必須要依托于計算機當中所表現的分布式處理、分布式數據庫、虛擬化技術以及云存儲等內容[1]。

2人工智能的含義及優勢

人工智能是融合信息科學和數學、哲學、心理學等知識的一種新型科學技術，能通過感知環境做出主動反應，并且該反應能夠實現目標、獲得最大收益。如今人工智能已經滲透到日常生活之中，例如手機里的智能助理、新聞瀏覽中的新聞推薦和機器翻譯、機器人、自動駕駛等。人工智能是全新的智能系統，其優勢主要包括：

第一，模糊信息處理和協作的能力。大數據時代的計算機網絡技術發展中出現大量模糊信息，增大處理難度，而人工智能大多使用模糊邏輯的數據處理方式，無須準確描述數據模型，運用人工智能就能增強計算機網絡技術的信息處理能力。與此同時，計算機網絡技術的規模、結構等均在發生變化，增大網絡管理難度，運用人工智能的協作分布思維就能顯著提高計算機網絡協作能力。第二，非線性處理和學習的能力。計算機網絡技術催生大量數據和信息，其中有很多都處于較低的概念層次，但其背后隱藏著價值巨大的信息，需要運用人工智能進行挖掘，學習低層次信息，進行解釋和推理。人工智能還可以及時進行非線性處理，由機器人模仿人的智能。第三，運算速度快、成本低。迅速發展的計算機網絡技術使得人們對其的依賴程度越來越大，但效率和成本問題不容忽視，運用人工智能可以加強算法控制，在計算時速度較快、資源消耗較少，極大地節省計算成本[2]。

3人工智能在大數據信息網絡技術中應用分析

3.1 在大數據網絡安全管理技術中的應用分析

（1）數據挖掘技術。將數據挖掘技術和計算機網絡技術融合，并嚴格參照標準的數據挖掘流程，依靠合適的設備對數據信息進行全面挖掘，從而加強計算機網絡系統安全性。通過利用關鍵字或是有關參數的精準設置以及數據挖掘技術的性能，來對入侵計算機規則進行機器學習，將入侵系統的漏洞突顯出，從而精準地記錄了入侵計算機侵入相關系統的模式。借助該系統數據庫，可以精確詳細的記錄入侵數據，有助于對以后外部計算機入侵系統的行為進行識別，最終增強計算機網絡系統安全。例如，當一個計算機網絡系統被非法侵入時，人工智能技術和計算機網絡技術的融合，能夠對非法侵入行為實現自動識別及判斷，并且能快速且自主地構建一個簡單的防御系統，進而發出警報信息。在此過程中，人工智能技術可以使計算機系統對非法侵入行為自動進行識別，在相應數據庫內可以對非法侵入模式和相應錯誤數據準確地記錄，從而達到計算機網絡管理安全水平提高的目的。

（2）規則產生式專家系統。復雜的網絡環境使得計算機網絡安全管理問題越來越明顯，這就急切地需要對侵入監測系統進行優化創新，通過對計算機網絡系統安全管理的增強，有助于實現確保計算機網絡安全的目的。人工智能技術可以促進計算機網絡技術的優化和創新，利用人工智能技術可以優化入侵檢測系統，構建相應數據庫和計算機推理機制，從而生成規則式專家系統（如圖1所示）。將不同入侵模式和數據信息的挖掘、收集、分析等進行融合，編譯成為特定的計算機代碼，為非法侵入行為形成相應的判斷依據，以此確保計算機網絡系統安全。在計算機網絡運行中，根據系統入侵判斷的依據與定期或不定期更新的計算機設備，能夠及時發現侵入系統的非法行為，并對侵入模式及其危害快速給予分析和判斷，然后由系統快速作出反應，從而增強入侵檢測準確性及效率。同時，對存在系統運行中的不利因素能及時發現，并提高侵入監測系統的性能，最終有效地加強計算機網絡系統安全。

3.2 在大數據網絡系統管理和評價技術中的應用分析

（1）人工智能問題求解技術。這項技術是一種能夠在給定條件下解決某類問題，并且能夠在有限步驟內實現的算法。這項技術主要包含有基于狀態圖的搜索技術、基于謂詞邏輯的推理技術、基于結構化知識表示的求解技術。其中搜索技術針對的則是狀態空間、問題空間、博弈搜索，而且相同問題會有很多搜索技術，因此未來提高搜索效率，必須對最優搜索技術進行判斷。另外，它的評價標準一般有兩方面，即搜索空間和最優解。為了得到最優搜索，應該使用公式來計算，其中表示的為網絡S節點到n節點間的最短路徑;而則表示的為網絡n節點到g節點間的最短路徑。由此可以看出，使用人工智能技術運用在計算機網絡系統管理和評價中，可以降低網絡資源的浪費，加強網絡資源管理效率與質量。

（2）專家知識庫技術。專家知識庫是專家系統的主要組成部分，將會直接影響著專家系統的使用效果。目前，專家知識庫有兩方面知識，即基礎原理理論知識與直接或間接獲得經驗積累的專業知識。通過對計算機網絡管理和評價的已知經驗給予編碼和構建數據庫，可以讓計算機網絡管理決策得到專家的經驗支持，從而更好地完成類似或相同的管理和評價方面問題。當前，這項技術已經被廣泛用于計算機網絡管理和評價中。

4結束語

在大數據發展背景下，人工智能技術運用已經得到了普及，而且涉及人類生活當中的方方面面，同時也成為未來發展過程當中的主流趨勢。由此，作為相關研究人員來說，需要更進一步的針對人工智能進行推動，進而構建成人工智能化良性循環與運用。

參考文獻

[1] 王一卓.淺析計算機人工智能技術的發展與應用[J].中國新通信，2016，（20）：105.

[2] 謝宏，邵新海，李會芹.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].電腦知識與技術，2017，（17）：150-151.