大數據背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

段冬 張嫻

摘要：隨著互聯網技術的不斷進步，人工智能技術與計算機網絡技術之間的融合已經成為未來的發展趨勢，兩者之間的結合能夠使數據信息在傳輸過程中更加便捷、安全。本文通過對人工智能技術展開分析，并結合實際提出人工智能技術在計算機網絡技術中的應用方法，希望為關注人工智能技術與計算機網絡技術的人群帶來參考。

關鍵詞：大數據時代;人工智能技術;計算機網絡技術

中圖分類號： TP393? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）09-0179-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

引言

計算機網絡技術是大數據時代下的產物，人們通過計算機網絡技術能夠在極短時間內完成超遠距離的信息傳輸，將人工智能技術與計算機網絡技術相結合，能夠在增加數據安全性的同時提升數據處理效率。因此，有必要對人工智能技術在計算機網絡技術中的應用展開分析。

1 大數據的概念

大數據指的是難以在一定時間內使用常規工具捕捉、處理的數據集合，是一項需要采用全新處理模式才能夠提供更強決策力、洞察力的高增長、多樣化信息資產。大數據帶來的戰略意義并不單純是海量的數據信息，而是通過對海量數據進行加工處理之后能夠使數據信息得到增值，在需要此類數據信息的地方令數據效果發揮到最佳。從時代發展角度中看，計算機網絡技術已經融入了生活中的各個方面。在很多行業中，計算機網絡技術都能夠發揮出非常重要的作用，正是因為計算機網絡技術在各個行業中的應用非常廣泛，所以人們在日常生活中需要分析、處理的數據信息越來越多。在大數據的時代背景下，數據信息的處理速度與處理質量非常關鍵，傳統的數據處理方法往往很難在保證處理速度、質量的同時兼顧數據信息安全性，所以人工智能技術得到了更多人的關注，通過人工智能技術的應用可以使數據信息處理變得更加高效。

2 人工智能技術分析

2.1 大數據背景下的人工智能技術

人工智能技術是一門結合信息、數學、心理等多項學科的綜合性技術。人工智能技術可以通過將系統知識進行融合，模擬出人類遇到問題時的意識、行為，為人們在日常生活中提供更多便利。特別是部分具有危險性的工作，通過將工作與人工智能相結合，能夠大幅度降低人們在工作期間的危險性。計算機網絡技術在發展過程中，人們在生活、工作中會出現大量信息數據，數據規模的增加使信息的管理難度進一步上升。在大數據的時代背景下，各類信息數據對于處理、傳播速度的要求非常高，傳統的數據處理方式往往很難達到數據處理要求，因此需要通過融入人工智能技術，優化計算機數據的處理速度，增加數據信息的管理質量。

2.2 人工智能技術的應用意義

在計算機網絡技術中，人工智能技術具有非常高的實際應用價值，其主要應用價值體現為以下幾點：第一，提升問題處理能力。在計算機網絡的運行過程中，若要使網絡運行效率得到提升，就必須增加數據信息的運算、處理能力。在對模糊信息進行處理時，由于模糊信息本身具有非常強的不確定因素，所以很難通過傳統處理方式來完成數據信息的處理。若要根據傳統處理方法強行進行數據處理，就會導致處理成本與處理難度出現大幅度提升。而通過人工智能技術，則可以通過模糊邏輯分析理論來完成對模糊數據的處理，在提升數據處理效率的同時增加模糊數據的處理質量。避免由于信息處理問題而導致數據管理質量下降。第二，提升系統管理能力。計算機技術的發展使網絡信息結構變得越來越復雜，各種不同類型的網絡信息使數據管理難度得到了大幅度提升。就目前而言，在對數據信息進行管理時，可以通過分層輪詢的管理方式來實現數據信息的管理。通過從上層數據開始逐層數據檢測，能夠有效提升數據信息的管理質量。而且在人工智能技術的作用下，還可以進一步優化數據信息的算法，從而實現分類管理，增加了對計算機系統的監督管理效果[1]。第三。增加數據安全性。人工智能技術具有非常強的學習、邏輯能力，能夠在開展數據信息管理時，通過強大的學習能力，對數據信息進行深度挖掘，然后通過邏輯運算獲得更有價值的數據。除此之外，通過邏輯運算能力，還可以讓人工智能對不可預知事件進行預測，使數據處理變得更加簡單，當不可預知事件真正出現時，可以最大限度確保數據安全。第四，強化數據整合能力，降低數據處理成本。大數據背景下，龐大的數據信息數量增加了數據信息的整合難度，而通過人工智能技術，則可以在提升數據處理速度的同時降低資源消費，使數據處理成本下降。不同于傳統網絡系統，人工智能還可以在數據處理時按照人類的思維邏輯方式對各類數據信息進行系統分類、保存，增加數據信息的實際應用質量。

3 計算機網絡技術中融入人工智能技術的優勢

3.1 提升網絡運行穩定性

通過人工智能能夠使計算機網絡的運行穩定性得到提升，人工智能通過強大的計算能力以及信息交換能力，不僅可以使數據在網絡傳輸過程中實現數據動態化，還可以使數據傳輸變得更加靈活。而在處理數據時，也可以通過模擬人類的邏輯思維，解決網絡中的難題。

3.2 提升大數據信息的處理效果

大數據的主要特點便是數據信息龐大且雜亂，每天都會有大量數據信息被制造出來。由于人工智能技術在數據處理時擁有良好的穩定性與安全性，能夠在處理數據的過程中規避很多由不可預知因素帶來的問題。因此將人工智能與計算機技術進行融合，可以顯著提升大數據的處理質量[2]。

4 人工智能技術在計算機網絡技術中的運用

4.1 人工智能在數據安全管理中的運用

在大數據的影響下，人工智能技術在數據安全管理中主要可以運用于以下幾點。第一，在入侵檢測中人工智能的運用。入侵檢測指的是對計算機網絡入侵開展的一種檢測活動，通過對網絡活動、網絡安全日記等關鍵數據信息進行分析、處理，能夠找出網絡系統當前存在的部分影響數據安全的系統行為，并發現網絡系統中留下的入侵痕跡。入侵檢測技術作為網絡安全防護中的重要環節，必須確保可以及時發現網絡攻擊痕跡，并且能夠技術、準確地分辨出外部攻擊與失誤操作之間的區別，從而完成對網絡的實時保護。入侵檢測技術作為保護網絡數據信息安全的主要技術，可以在實際應用過程中將網絡數據信息按照不同種類進行分類處理，并及時對用戶反饋數據安全檢測報告，使用戶得以在第一時間了解到計算機系統當前的網絡安全情況，可以及時開展針對性的問題處理，增加網絡數據安全性。第二，垃圾郵件處理中的運用。很多人的電子郵箱中都會接收到大量垃圾郵件，人們只能通過在垃圾郵件中不停篩選才能夠找出有用的郵件。垃圾郵件給人們帶來了非常不好的郵箱體驗，無論是生活還是工作都會因此而受到影響。而采用人工智能技術則能夠根據人類的邏輯思維進行垃圾郵件的分類，讓用戶接收到的郵件信息更加簡潔、明了，在提升用戶郵件處理效率的同時使郵箱安全性得到提升。第三，在防火墻中的運用。防火墻系統作為計算機系統中不可缺少的環節，能夠在人們異常數據入侵網絡系統時保護計算機系統中的數據信息。傳統防火墻技術在信息攔截、系統保護的過程中往往并不具備足夠的變通能力，因此防護效果很難完全發揮出來。而人工智能技術的介入則可以使防火墻系統判斷有害信息的能力得到大幅度提升，通過提升垃圾信息的判斷力能夠使計算機的信息分類變得更加簡單，增加數據信息的處理效率。

4.2 人工神經網絡的運用

人工智能可以完成對人類大腦的分析模擬，產生人工神經網絡。即采用計算機網絡技術完成對人類大腦看待事物、問題方式的模擬，從而使人工智能技術在實際應用過程中表現出模擬人類思維的效果。人工神經網絡具有非常強大的兼容性，因此在很多行業中，都可以通過人工智能技術來進行行業優化[3]。而且人工神經網絡還可以使計算機系統管理效率得到提升，通過在計算機系統中監控異常數據的入侵路徑，增加系統安全性。除此之外，采用人工智能模擬人類思維還可以增加系統容錯率。我國的人工神經網絡技術已經在噪音、畸變識別等方面得到了非常廣泛的應用，人工神經網絡技術也在大數據時代下得到了社會各界的關注。

4.3 數據挖掘技術

數據挖掘技術是新時期人工智能技術領域中最為重要的技術之一，數據挖掘技術在實際應用期間，可以完成網絡連接、主機會話的提取。也就是說，采用數據挖掘技術的可以完成計算機系統的規則性學習，將計算機中的數據信息以及異常數據的入侵形式錄入至計算機的數據庫中，從而完成對異常數據的信息識別。為了保證人工智能技術的合理應用，數據挖掘能力的提升非常重要，數據挖掘能力與數據處理能力之間的關系非常緊密，在實際應用期間，人工智能可以通過對數據信息的深入挖掘，并結合強大的數據分析能力來增加數據信息的處理質量，從而使計算機系統變得更加安全。而針對計算機系統的運作機制，通過對關鍵詞進行挖掘可以深入了解異常數據的入侵情況，方便后續對異常數據進行分析、判斷，避免因為異常數據入侵而影響到計算機系統的正常運行。例如，在面對外界異常數據入侵時，通過人工智能技術能夠進一步增加異常數據在判斷過程中的數據準確性，使計算機的抗風險能力得到大幅度強化。除此之外，還可以通過數據挖掘技術設置數據警報體系，在異常數據入侵計算機系統時，及時進行報警，然后通過智能模式處理異常數據。

4.4 AGENT技術

通過AGENT技術能夠在短時間內完成對底部數據信息的采集、分析處理。而且的應用還可以將主機當作入侵檢測系統，輔助計算機完成異常入侵數據的分析。AGENT技術在實際應用中，還具有相對較強的學習能力以及適應能力，可以在外部信息進入計算機系統之后，自行進行處理，所以AGENT技術對于網絡環境的依賴性并不高，可以輔助計算機系統開展各種任務。除此之外，因為AGENT擁有獨立計算資源以及行為控制機制，所以還可以在沒有外部指令的情況下根據系統內部情況以及周圍探測到的信息來控制行為模式，獨立開展自主進程[4]。

4.5 人工智能技術在系統管理、評價中的運用

在問題求解技術中，人工智能技術可以在給定條件的情況下，通過人類思維模式解決部分問題。在解決問題的過程中，人工智能的搜索、推理能力往往會發揮出非常大的作用。而在功能評價期間，人工智能則可以完成對功能情況的最優解計算，從而提升計算機網絡的最終運行效果。專家知識庫作為人工智能的重要技術，可以在應用過程中為專家系統帶來影響。專家知識庫的構建是由大量數據信息積累而成，在處理網絡編碼時，通過專家系統能夠增加系統的管理、評價效率。

5 結論

總而言之，在大數據的時代背景下，人工智能技術與計算機網絡技術的發展速度非常快，兩者之間的結合也成為時代進步過程中的一種發展趨勢。通過人工智能技術的應用，能夠使計算機網絡數據的存儲安全性、傳輸穩定性得到大幅度提升。相信隨著更多人了解到人工智能技術的優勢，其在計算機網絡技術中的應用一定會變得更加完善。

參考文獻：

[1] 張學謙，張家銘.大數據背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電子技術與軟件工程，2020（15）：11-12.

[2] 李亮.大數據時代背景下人工智能在計算機網絡技術中的運用分析[J].衛星電視與寬帶多媒體，2020（13）：243-244，247.

[3] 唐慶誼.大數據時代背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].數字技術與應用，2019，37（10）：72-73.

[4] 李冉.大數據時代背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機產品與流通，2019（8）：62.

【通聯編輯：唐一東】