大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

◆李志勇

行業與應用安全

大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

◆李志勇

（大眾報業集團信息技術部 山東 250014）

隨著作為人工智能發展的三個重要基礎之一（數據、算法、算力）的大數據時代的來臨，人工智能技術在諸多領域獲得了突破。計算機網絡技術中人工智能得到了更多應用，在提升計算機網絡技術水平，促進計算機網絡技術發展方面起到了顯著作用。本文分析了人工智能具有的應用優勢，從建立智能防火墻、生成智能入侵檢測、規則產生式專家系統的建立、神經網絡的運用等四個方面，論述了人工智能在計算機網絡技術中的應用，以促進計算機網絡技術的良性發展。

計算機網絡技術；人工智能；網絡安全管理

人工智能技術是在計算機技術快速發展的背景下誕生的一門全新技術，其與計算機有著緊密聯系，主要是借助計算機來對人的活動進行模擬，實現機器人替代人工完成一些工作，擁有著極為廣闊的發展前景。作為計算機學科的一個重要分支，人工智能技術包含了諸多學科知識，如社會學、心理學、控制學、神經學及數學等。人工智能的研究對象是人類，主要是對人類的邏輯推理、判斷、分析及思考等方面進行模擬。伴隨近些年來的不斷研究，人工智能技術的發展進度是可見的，其已然帶給世界一些新的改變，為世界高新技術發展帶來有效推動，促使著人類生活方式的改變[1]。當前人工智能的研究領域，主要有智能語音識別系統研究、機器人的研究、自動智能圖像識別技術研究等諸多領域。隨著人工智能技術逐步發展，也會不斷增加人工智能的應用領域，如汽車無人駕駛技術與人工智能機器人等。可以預見，經過后續的不斷深入研究，人工智能會帶來愈加豐富的科技產品，使人們的工作、生活等方面獲得更多便利。

1 人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢

實質上，人工智能是用于模擬研究和擴展人類智能為主的一種新興科學技術，研究的主要方向有模擬人類思維模式、智能實現原理等，這些都促使著計算機高階化發展。人工智能和大數據實際上是互相影響的，在計算機網絡技術中應用人工智能，能夠促進微型計算機人工智能應用、計算機網絡安全、優化信息資源的處理等，在不斷擴展網絡人流量的前提下，實現網絡管理效率的提升。所以，在國內諸多學者看來，想要實現網絡運營的高效性和安全性得以進一步提升，就須在計算機網絡中合理運用人工智能技術，這是因為在計算機網絡發展中人工智能擁有如下應用優勢：

一是，實現未知問題的高效處理。人工智能的推理是基于模糊邏輯的，結合推理結果做出相應反應，此種推理則與計算機網絡大量模糊數據的處理要求相契合，不用十分準確的數據展開模型建造。由于計算機網絡中的信息不確定性較強，進而導致較難處理的數據信息，將人工智能應用到計算機網絡管理中，既有助于信息處理能力的提升，又能實現網絡管理效率的優化。

二是，較強的學習能力。人工智能的學習能力較強，能夠對計算機網絡中大量的非線性問題、信息進行良好處理。我們知道這些數據、信息背后含有較高的信息價值，只是過去難以將挖掘出這些價值。故此，要想挖掘出計算機網絡中有著較高層次價值的信息，就應整合和分析低層次信息，通過信息推理和信息解釋，獲得高層次的概念和信息[2]。在這一方面人工智能技術的應用優勢較為明顯，借助模仿人的智能使處理非線性問題的能力得以提升，使非線性問題得到更好、更快地解決。

三是，較低的運營成本。人工智能在計算和處理數據的時候，不會較多的消耗資源，并且，利用控制算法，能使運算速度進一步提升。所以，通過人工智能處理數據，能使數據的運算效率得以明顯提升，實現各種計算資源的節約，進而使網絡系統運轉更為高效。故此，大數據時代下在計算機網絡技術中應用人工智能顯得十分必要，通過數據保護和挖掘，能夠滿足人們智能化處理信息的需求。

2 人工智能在計算機網絡技術中的具體應用

（1）建立智能防火墻

在網絡空間安全防御中防火墻是一項重要技術，可以有效隔離來自外界的風險，使網絡空間安全得以保證。防火墻+人工智能，可以基于大數據分析更好地實現對非線性信息、模糊信息的有效處理，進而使網絡空間安全的防御能力得以極大提升，智能防火墻的結構圖具體見圖1。從中我們能夠得知，智能防火墻在受到未知威脅攻擊的時候，可以在大數據智能分析的基礎上，建立未知威脅檢測引擎。基于大數據智能分析，比較威脅軟件行為集，從而及時發現惡意攻擊威脅，使網絡空間的安全防御能力得以提升[3]。在智能防火墻的結構中，關于人工智能技術的運用集中體現在“主機應用行為學習”，可以通過人工智能，使未知威脅的檢測分析能力得以提升，并且可以識別變種惡意軟件，如此則能使網絡空間安全性得以極大提升。通過構建人工智能防火墻，在愈加復雜的網絡環境和結構下，可以構建網絡空間安全防御體系，提供良好的安全防御。

圖1 智能防火墻的結構圖

（2）生成智能入侵檢測

實現網絡安全防御的一個重要環節便是入侵檢測。在過去入侵檢測中，被動的防御容易受到網絡攻擊，威脅到網絡空間的安全。通過運用人工智能技術生成智能入侵檢測，則可讓入侵安全防御變得主動，進而使網絡安全運行得以保障，圖2為智能入侵檢測技術結構圖。我們從中能夠得知，在運用人工智能技術的時候，通過感知層數據收集，能夠建立及完善入侵檢測數據，從而在檢測入侵行為的過程中，定性入侵行為，若檢測為惡意攻擊，就會有警報發出，為啟動安全防御機制提供重要依據。生成了智能入侵檢測，能使傳統被動的防御機制得以轉變，并在對照規則庫的過程中，主動檢測入侵行為，促使響應機制的形成，使入侵檢測能力顯著提升，使網絡安全運行的安全得以保障。

圖2 智能入侵檢測技術結構圖

（3）規則產生式專家系統的建立

當前防御網絡安全過程中，專家系統是較為普遍的人工智能技術，從本質上講，這種系統就是以專業人士總結的經驗為理論基礎，在使用的過程中防御外界入侵的一種檢測系統。系統管理人員需要利用已然發生過的外部信息與數據特征中的編碼展開總結，結合入侵的內部信息和頻率，來捕捉規律，進而通過系統的智能化運行，對上述信息特點的具體運用進行檢驗，查看其是否能積極應對。同時，由于智能化的介入，專業人員只用一次性的編程，就能夠完成相應系統的建設，進而使后續網絡安全防御中人工的工作量大大減少。另外，運用這種專家系統進行防御，能夠在進行大規模的實踐中，通過系統處理信息與檢測病毒的能力，對其運行的合理性進行測試，將專家系統中存在的不足查找出來，經過系統性的修復后，采用實踐的方式對系統質量進行驗證，進而逐漸投入到社會的使用。另外，如今的專家系統開發工具主要有prolog、CLIPS、GensymG2等，能夠對專家邏輯思維進行模擬，并進行問題求解所需的知識存儲，為分析網絡信息安全歷史數據提供重要依據，使之能夠有效運用到網絡安全防御中。

（4）神經網絡的運用

在人工智能技術中運用最為廣泛的便是神經網絡，其可以在高效處理的基礎上，生成網絡安全防御機制，圖3為神經網絡示意圖。尤其是在處理復雜特殊的網絡信息時，神經網絡的判斷、分析能力，可以使處理效率顯著提升，進而實現網絡空間的安全運行。具體而言，一方面神經網絡可以處理復雜的數據信息，同時能夠通過分析數據結構體系，有效處理相關要素，使處理風險數據的能力得以提升；另一方面，在處理傳統數據的過程中，常常是單元素的處理狀態，通過運用神經網絡，可以同步處理多個單元，進而使數據處理能力顯著提升，有效處理多個威脅信息，使網絡空間安全防御能力得以提升[4]。

圖3 神經網絡示意圖

3 結語

總而言之，人工智能依托網絡技術、計算機技術、通信技術不斷發展，是科學技術不斷進化的產物。作為目前社會發展最為先進的一項科學技術，人工智能技術給人們學習、生活及生產等方面帶來了很多新的變化，使人們對生活、工作的不同需求得到更好滿足，可以說是現代社會發展與進步的重要標志。特別是其在計算機網絡技術方面的應用，促使著計算機高階化發展。但需要認清的是，任何技術的發展都不是一帆風順的，要想更多地發揮出人工智能在計算機網絡技術中的價值，還需要對人工智能技術的運用做出更多地探索和努力。

[1]張嗣宏，左羅.基于人工智能的網絡智能化發展探討[J].中興通訊技術，2019，25（02）：61-66.

[2]廖方圓，陳劍鋒，甘植旺.人工智能驅動的關鍵信息基礎設施防御研究綜述[J].計算機工程，2019（7）：14-15.

[3]賽博研究院.人工智能技術與網絡空間安全[J].信息安全與通信保密，2019，000（006）：21-26.

[4]徐婧.人工智能網絡安全領域的"雙刃劍"[J].中國信息安全，2019（7）：71-72.