淺談大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

白慧茹，李樹文

（山西工程職業學院 山西 太原 030032）

1 引言

云計算與大數據技術均屬于人工智能技術的基礎關鍵因素，可以實現精準操作與控制，降低了人力資源的投入成本與生產成本，可以為企業帶來良好的經濟與社會效益[1]。對此，大數據時代背景下，應明確人工智能的應用優勢，完成技術創新，為計算機網絡技術的發展提供更多新思路。

2 人工智能與大數據概述

在計算機網絡技術中應用人工智能，可以提高數據的處理效率，甚至保證機器具備更強的學習思維模式，針對挖掘出的價值信息構建數據庫系統。

大數據是指數據容量大且數量繁雜的數據集合，處理數據速度快且真實度高，大數據具備多種形式，規模較大，大多在人類的生產與生活中產生，屬于各項數據的集合。為了保證數據的安全處理，充分發揮數據資價值，應做好存儲工作，通過計算機虛擬網絡系統高效處理數據，滿足時代的發展需求，保證社會經濟的穩定健康發展。

3 人工智能技術在計算機網絡技術中的作用

一方面可以提高安全性，計算機網絡系統應用人工智能技術可以保證系統運行的安全性與完整性，避免信息泄露帶來的經濟損失。目前科技競爭較為激烈，經常發生網絡入侵攻擊行為，計算機網絡系統無法保證安全運行，而將人工智能技術應用至計算機網絡系統中，可以避免網絡入侵行為發生，保證整個網絡系統安全穩定運行。另一方面可以促進行業發展，將人工智能技術應用至計算機網絡系統中，可以促進網絡的發展。目前，大數據背景下，計算機網絡數據的處理需要消耗大量的人力、財力資源，網絡運營成本較高，而將人工智能技術融入計算機網絡技術中，可以加快企業數據的處理速度，保證準確性，維持計算機的安全運行。最為關鍵的是，將人工智能技術應用至計算機網絡系統中，還可以提高運算效率，加強模糊信息的處理成效，促進網絡管理工作的科學開展，最大程度地發揮計算機信息技術價值優勢，保證用戶的使用需求。除此之外，計算機網絡中應用人工智能技術，還可以強化上下層聯系，科學分類信息數據，保證運算結果的真實性與完整性，提高了計算機網絡推理能力，保證非線性行為的合理解決，實現行業的進步與創新，為此后的生產帶來便捷。

4 大數據時代計算機網絡技術中應用的人工智能技術

4.1 Agent技術

Agent技術綜合數據庫技術與知識域庫技術，通過智能聯結環境，圍繞用戶自定義情況，將搜索的價值信息傳遞至指定位置，發揮自身優勢，滿足用戶的個性化服務需求。同時，此技術可以揭示環境中發生的數據，影響環境行為，通過訪問查找計算機網絡中的數據信息，將用戶所需信息進行有效整合，準確篩選，保證處理效率。在用戶網購等方面，人工智能Agent技術具備個性化與特殊性，根據用戶瀏覽痕跡篩選特定物品，提高計算機網絡技術的應用效率。在實際應用中，人工智能Agent技術具備較強適應性與反應能力，屬于主流計算機網絡技術。

4.2 入侵技術

日常運行過程中，計算機運行期間依然存在較多安全與漏洞問題，功能并不完善成熟，甚至影響了整體網絡環境的安全性。由此，相關部門應針對計算機的使用情況制定可行的運行機制，針對不安全因素采用合理的入侵檢測技術，實現深層次分析，在用戶反饋結果整合處理的基礎上，保證計算機技術的應用水平。誤用檢測與異常檢測均屬于入侵檢測技術，主要用于網絡與主機系統，其中主機入侵技術可以檢測攻擊行為的具體來源，而網絡入侵技術可以檢測攻擊行為的數據包來源。

人工智能技術在入侵檢測系統中的應用包括以下幾個方面：一是MLP網絡，輸出對數S型函數，屬于多層前饋反饋機制，非線性映射出輸入與輸出數據，并在調整權值的基礎上引入反向傳播方法，也被稱為BP網絡。二是SOM技術，在輸入模式的影響下，將計算機系統分為幾個運行區域，并根據各自差異確定輸入模式。在刺激臨近神經元時，各神經元系統應根據規律分布，遠端神經保持相互抑制，近端神經相互刺激，以減輕刺激作用。此技術在平面或曲面上會映射聚類中心，屬于無監督聚類方法，可以實現拓撲結構的維持。網絡層結構復雜，包括競爭層、輸入層等，其中輸入層接受輸入樣本，競爭層完成樣本的處理工作，通過多個神經元之間的配合實現相互競爭，保證輸入樣本的實時控制，遵循樣本分類方法處理競爭勝出的神經元。三是支持向量機SVM，結合結構風險最小化原理，根據限量樣本信息確定學習能力，最優解的產生應遵循現有信息結構，保證樣本有限性。此種方法可以有效解決神經元網絡的局部極限問題，轉換為線性變化方法，設定函數的判別方式，維持高維特征空間，弱化算法復雜度與樣本維數之間的關系。入侵檢測引入人工智能技術可以減少外界攻擊頻率，提高了計算機網絡運行的管理水平，減少了經濟損失，尤其綜合應用至電腦專家系統中，可以顯著提高網絡監控效果。

4.3 數據挖掘技術

將數據挖掘技術應用至計算機網絡技術中，可以連接網絡與主機系統，及時判斷外界入侵的不穩定因素，通過記錄網絡異常運行信息，利用智能技術攔截不良數據，確保計算機網絡始終在最佳模式下運行[2]。隨著大數據的發展，龐大數據的挖掘與處理工作應由人工智能技術完成，建設科學的管理運維系統，保證用戶享受互聯網與人工智能技術帶來的諸多便利，維持計算機系統的可靠運行。

4.4 防火墻技術

將防火墻技術引入計算機網絡系統中，可以保證網絡運行的安全性。防火墻技術包括軟硬件兩個方面，為網絡內外部建設運行屏障，降低病毒與黑客的入侵概率。同時，人工智能防火墻還可以有效攔截有害信息，提高數據處理效率，在安檢方面具備更大優勢。除此之外，在識別網絡中非法行為時，可以引入人工智能防火墻技術，保證計算機網絡用戶安全使用，避免泄露隱私。

5 大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

5.1 網絡安全信息管理

反垃圾郵件、防火墻以及阻止攻擊等相關領域均屬于人工智能在網絡安全信息管理中的應用方面。在垃圾郵件高效識別過程中也應引入人工智能技術，做好專業檢測工作，保證安全運輸信息。同時，在合理辨別垃圾郵件時也應引入人工智能技術，及時通知用戶處理，避免泄露關鍵數據信息。將人工智能識別技術有效應用至計算機網絡防火墻中，還可以合理攔截無效數據信息，及時識別有價值的信息，避免病毒進入。除此之外，人工智能技術被應用至網絡信息安全工作中，還可以有效阻止內外部入侵行為，保證網絡系統安全穩定運行。

5.2 網絡系統管理評價

計算機網絡系統具備瞬變性與動態性特點，管理流程復雜且內容繁瑣，管理難度較大，無法通過人工管理模式實現。為了發揮人工智能管理技術的作用，相關工作人員應不斷優化網絡智能化管理進度與速度，發揮人工智能價值與作用，全面提高網絡系統整體管理質量。同時，還應將人工智能技術應用至計算機網絡創新與發展過程中，及時監測網絡系統的運行情況，在保證安全可靠運行的基礎上，處理數據信息。除此之外，還應將人工智能技術應用至計算機系統管理評價過程中，解決人力資源管理問題，保證管理效率與精確度，通過故障的及時預測，通知管理人員采取有效處理措施，保證可靠運行網絡系統。

5.3 計算機網絡

將人工智能技術應用至計算機網絡系統中，可以減少信息泄露風險，保證數據信息的安全性與可靠性。同時，相較傳統的防火墻技術，人工智能防火墻可以靈活處理問題，精確辨別相關垃圾信息，減少用戶計算機運算量，在訪問計算機網絡資源時可以實現快捷性與準確性[3]。除此之外，在比對計算機網絡中數據信息與入侵信息時也可以引入人工智能技術，在用戶計算機中植入病毒檢測與查殺程序，保證用戶工作與學習環境的安全性與可靠性。

5.4 采集分析數據

人工智能技術也可以采集分析數據，大數據背景下生成海量數據資源，分析挖掘數據價值也屬于計算機網絡技術功能發揮的關鍵形式。以往傳統數據收集與分析工作量較大，而人工智能的應用可以根據數據特點按需分類，并根據數據價值收集與解析，提高了工作效率。

5.5 網絡系統管理

網絡系統管理工作需要人工智能的支持，保證科學穩定運行，以達到預期的應用效果，減少網絡故障問題。工作人員應結合網絡系統運行效率及要求建立網絡綜合管理系統，在解決計算機網絡系統運行問題時應引入專家知識庫系統。網絡具備動態性與瞬時性，增大了信息故障查找與管理難度。對此，應強化人工智能技術的應用力度，在知識庫系統錄入專家知識庫的相關知識信息，有效融合多個領域專家的意見。全面錄入專家系統，知識庫較為完備，各個領域的工作人員在篩選專業信息時應引入數據庫系統，保證信息內容的即時查詢，簡化了網絡系統管理流程，為相關工作人員提供了較大便利。在計算機網絡中有效應用人工智能系統，還可以在數據庫運行期間及時發現問題，引入人工智能專家經驗程序系統，準確識別問題，并向上級反饋，整體上完成人工智能管理活動。

6 結語

當前大數據技術得到了全面發展，各個領域均可以應用人工智能技術，尤其計算機網絡更應結合自身實際情況進行完善，保證應用效率，發揮反垃圾系統操作與維護監測功效，促進計算機行業健康發展。未來社會發展過程中，人工智能應用方法也應得到進一步改進，結合實際運行模式探究計算機網絡技術的應用流程，通過人工智能技術的合理應用促進計算機網絡的穩定運行，為人們提供更好的服務，給日常生產與生活帶來更多便利。