人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

王葵 胡彥玲 南昌理工學院

引言

計算機科學發展能夠推動人工智能的產生，而信息技術業成為逐步發展的一門獨立科學，模擬人的思維和意識，從而形成人工智能，能夠有效地按照人體形式以及動作做出相關操作，其優勢是提供生產力，同時擁有更加簡便的程序，且速度更快，人工智能目前滲透在社會的各個行業當中，受到大量的支持，信息技術已經成為人工智能技術的根本條件，而網絡對人工智能的推動作用非常顯著，二者相互結合也能夠促進科學技術的不斷革新。

一、人工智能概述

人工智能也可以被稱為機器智能，也就是通過機器輸入類似人的思維、行動，以及意識的相關指令語言，讓原本機器能夠變得和人一樣具備智慧化。從而能夠代替人做出風險比較高的復雜工作。人工智能能夠高效地處理信息，擁有更強的寫作能力，同時無論是學習能力還是推理性都會表現出更高水準，也隨著人工智能的不斷發展變得更加成熟，人們逐漸把人工智能使用在計算機網絡技術實踐中，這樣把人工智能和計算機網絡技術二者進行相互結合的實踐應用是非常可行的，而這樣的可行性主要體現在以下幾個方面，首先，人工智能在處理不確定信息的時候，其優勢是非常顯著的，不僅能夠有效地掌握與追蹤相關的系統資源，同時也可以高效的處理信息，并且把有效信息提供給用戶。其次，人工智能的寫作能力是非常出色的，可以整合出比較有用的資源，并且以這些資源作為基本條件，以實現對資源共享及傳輸，所以人工智能應用在計算機網絡技術中，能夠讓信息處理變得更加高速與高效。

二、計算機網絡技術發展的問題

隨著大數據的時代來臨，網上的數據資源十分龐大，利用與搜集的難度也變得更大，網絡數據的分散性與不規律性都是比較明顯的，而傳統計算機技術在進行數據處理的時候只能夠通過比較簡單的邏輯來進行分析處理，無法準確辨別這些信息，也無法保障其真實性與準確性，這就很容易導致對于網絡信息數據要求比較高的用戶產生不良影響，限制網絡信息技術發展。因此，更具智能化的技術則是非常重要的。

三、人工智能在計算機網絡技術使用策略

(一）人工免疫藝術系統

人工免疫技術系統的開發是在人體免疫系統的基礎上，其中主要的機制是基因庫、克隆選擇以及否定性選擇。通過人工免疫技術系統的使用，能夠對傳統的入侵檢測病毒進行識別，并且有效地彌補殺毒方面的缺陷，比如在人工免疫進入系統當中，可以對基因庫里面的基因片段進行準確識別，主要包括基因片段重組與突變的入侵程序，即使不會采取原本的規則變成一個全新的未知病毒，也能夠被入侵系統高效的識別出來。目前由于我國的技術水平相當有限，在基因庫的建設方面仍然存在一定難度，其中否定選擇主要是指通過在系統當中產生字符串的一種方式，使用否定選擇算法刪除自我匹配的字符串，從而能夠進行有效的檢測入侵。這項技術在我國應用方面仍然不夠完善，需要解決技術上面的復雜問題，但是其探索應用的價值卻是非常巨大的，因此也是計算機網絡管理方面的考察方向之一。

(二）數據挖掘系統

數據挖掘系統所使用的原理，是按照程序審計的結果。對主機繪畫以及網絡鏈接的特點進行比較全面且準確的描述與提取，同時也要使用人工智能技術對入侵模式進行比較準確的捕捉，進行學習與記憶在網絡當中，一旦產生這些入侵程序，就可以比較快速而準確地對其進行識別檢測，通過數據挖掘系統的學習以及記憶優勢，能夠比較準確高效的識別與阻止入侵程序的進入。

(三）人工神經網絡系統

人工神經網絡系統主要是指建立在人腦的學習技能上，所以這一項系統無論是學習能力或是容錯率方面，其優勢都是比較顯著的。人工神經網絡系統的使用能夠對已經存在的噪聲或者畸變信息以及入侵模式進行準確的判斷，因此人工神經網絡信號對入侵檢測的具體效果是較為有效的，同時效率也相對很高，在計算機的網絡安全管理的使用也是比較廣泛的。

(四）規則式專家系統

目前規則產生的專家系統指的是計算機網絡入侵檢測的使用是更加普遍的一種檢測系統，也是專家經驗構建的一種數據庫，主要使用的原理是計算機網絡管理人員對目前已知的很多有入侵性質的編碼，通過具有規則的固定編制，同時把這些規則編碼能夠輸入到數據庫里，在安全管理的時候，這些專家系統可以按照數據庫的記錄來判斷入侵程序，從而及時了解入侵程序的信息，也可以判斷入行程序產生的類別與危害，所以人工智能的入侵檢測及準確率都是較高，但由于這項檢測必須要能夠建立在已知的經驗基礎上，因此對比較新型的并沒有接觸到的入侵程序，難以檢測出局限性。

(五）數據融合技術

數據融合技術是在人類對自身信息不斷深化理解基礎上的一種技術，數據融合技術的原理可以通過數據組合獲取更多信息，并且能夠讓資源進行更加合理有效的協調與分配，將其能夠應用在計算機網絡管理當中，從而能夠通過傳感器的發揮共同作用，來提高整個傳感器系統，消除入侵檢驗的局限性，以保障所有入侵程序和信息都可以被檢測，通過與其他技術進行相互結合，能夠擁有更加有效的檢測效果。

(六）人工智能在計算機網絡系統評價技術的應用

計算機網絡其本身是具有一定的順便性與動態性的，這也正是讓計算機網絡管理難度增加的一個典型特征，使用人工智能的方式，結合計算機網絡系統的管理及評價，能夠有效地提高管理評價的客觀性、全面性以及有效性。目前人工智能在計算機網絡系統評價的應用主要表現為以下幾個方面，首先是人工智能問題的求解技術，人工智能問題的求解技術主要是指在比較特定的條件之下，能夠解決某一類問題，而在解決的時候可以對其步驟實施一定的限制來完成計算。其主要應用的技術包括狀態圖搜索的技術，以及邏輯推理技術與結構化知識的求解技術等。一般來說，比較相同的問題對應很多不同的搜索技術，如果想有效地提高搜索效率，必須要選擇更加有效的技術來進行判斷，而且在評價的時候其主要標準包括以下兩個方面，首先是搜索空間，其次是最優解，為了能夠有效的獲得最優解搜索，可以使用較合理的公式來進行計算，從而尋找公式當中的最短途徑，也就是最優解，人工智能問題對最優解進行求解，并且與傳統計算方法比起來，不但能夠讓管理效率獲得提升，同時也可以對資源給予一定的節約。其次就是與計算機網絡安全管理比較類似的計算機網絡評價技術專家知識庫技術，這也正是能夠以專家的經驗為主的一種大型數據庫資源，目前專家知識庫當中主要包含的內容是基礎原理以及專家經驗，通過積累已知經驗、編碼以及建庫能夠讓計算機網絡管理變得更具科學性，遇到相同或者相似評價的時候能夠迅速準確地予以完成，這項技術的使用是比較廣泛的，但其中仍舊存在一定局限性，因此必須要能夠進一步加以完善。

四、結束語

綜上所述，在傳統計算機網絡技術當中是存在較多不足之處的，由于應用程序與性能都比較簡單，而且網絡安全管理及評價等各方面也存在著一定問題，因此需要能夠通過人工智能的應用，使計算機網絡技術無論在管理還是評價中都可以獲得有效加強，使計算機網絡能夠獲得安全性與智能化的全面發展，也可以給計算機網絡技術的發展提供更多保障，使其可以獲得更多提升。