人工智能在計算機網絡技術中的應用探討

馬 莉

（天津國土資源和房屋職業學院，天津 300270）

在當今的社會發展中，人工智能具有非常廣闊的應用前景，并且在社會各個領域中都具有廣泛應用。而在人們的日常娛樂、生活、工作中，人工智能具有非常大的幫助。智能化科技的出現，改善了人們的生活，改變了社會，并且人工智能還促進了科技領域的發展。而在計算機網絡技術中，通過人工智能可以豐富計算機網絡功能，提高計算機網絡的使用效率。

1 人工智能技術的概念

人工智能技術是網絡技術和計算機技術等多種技術結合的產物，是利用各種智能化產品，人工智能模擬人類的大腦思維，幫助人們解脫勞動，改善人們的生活質量[1]。作為一種新型的智能技術，人工智能得到了飛速發展。通過計算機系統編程，模擬人們的生活環境和工作環境，實現自動化、智能化的操作。因此，在人們的日常生活中，人工智能起到了重要的作用，扮演著無法取代的角色，并且促進了科技的飛速發展。

計算機網絡的特點在于高速性、實時性、瞬變性及動態性等，因此必須要不斷提升管理技術的靈活性與多樣性，保障計算機網絡的高效性、穩定性和安全性。而人工智能技術的優勢較多，所以可以在計算機網絡中起到重要作用。而在對不確定性、不可知性等問題中，人工智能具有非常強的處理能力[2]。

2 計算機網絡技術運用現狀分析

隨著社會經濟的不斷發展，計算機網絡技術在社會各個領域的應用也愈發廣泛，并且對于人們的日常生活和工作起到了關鍵作用。在運用計算機網絡技術的過程中，人們非常重視信息的安全性和可靠性。而運用計算機網絡技術的單位、個人都十分重視網絡信息的控制功能、監視功能。為了可以更好運用監控和控制功能，其前提條件在于保障計算機網絡技術信息的準確性、時效性[3]。但是，單純采用計算機網絡技術無法實現這一目的，需要在計算機網絡技術中充分運用人工智能技術，以此來在龐大的數據庫中準確地搜索出自己所需的信息。

而隨著計算機網絡技術的不斷發展，網絡犯罪的現象和問題開始逐漸暴露出來，并且案件發生數量也不斷增加。基于此背景下，人們對于信息網絡的安全性也越來越重視。計算機網絡技術如果不具有靈敏的反應速度和偵查能力，將無法抵御網絡病毒的侵襲。而人工智能技術應用在計算機網絡技術中，可以結合各種數據信息、系統故障數據來自動生成信息庫，并且使信息庫不斷豐富拓展，可以迅速識別病毒和排除病毒，保障計算機的網絡安全。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用

3.1 計算機網絡系統管理中人工智能技術的應用

隨著我國計算機技術、人工智能技術，以及電信技術的發展，在計算機網絡系統管理中應用人工智能技術可以有效提升管理效率和質量，保障網絡管理的安全[4]。而動態性、時效性則是計算機網絡技術的特點，在計算機網絡系統中運用人工智能技術，能夠有效促進計算機網絡關系系統向智能化轉變，從而有效提升計算機網絡管理系統的運行效率，完善計算機網絡系統的安全性。

表1 子網的節點數

3.2 計算機網絡安全管理中人工智能技術的應用

計算機網絡技術中存在的網絡安全問題對人們的工作、生活質量和效率產生了直接影響。而在計算機網絡安全管理中，防火墻、入侵系統、識別郵件類型屬于關鍵部分。在計算機網絡安全管理工作中運用人工智能技術，實現各種程序數據的檢測和過濾，同時與防入侵系統相結合，能夠實現數據鑒定的目的，從而確保數據的安全性，避免計算機網絡系統受到入侵[5]。

智能防火墻相較于傳統的計算機防火墻來說，具有更大的優勢。因為智能防火墻具備智能識別系統和分析處理系統，可以比較數據庫，實現智能識別數據，同時自動作出系統化決策，降低計算機檢查數據和匹配所消耗的時限，實現限制訪問和攔截錯誤信息，提高計算機網絡數據的安全性。而且智能防火墻擁有非常龐大的數據庫，可以遏制高級病毒，保證計算機系統的完整性、安全性[6]。

另外，在計算機網絡技術中，郵件的識別功能主要是根據智能技術進行升級而發明的一種新型防護技術，能夠識別垃圾郵件。而人工智能化的郵件識別功能可以保障數據的安全性，提前區分郵件性質，搜索到郵件中含有的敏感信息，并將其清除，因此，能夠保障計算機智能網絡系統的穩定性、安全性。

4 人工智能技術的優勢

計算機網絡具有瞬變性、實時性、動態性及高速性等眾多特點，所以必須要注重提升管理技術的多樣性和靈活性，從而保障計算機的安全性、穩定性和高效性。而人工智能技術的飛速發展，使其擁有了眾多的優勢，所以將人工智能應用在計算機網絡中可以起到十分重要的作用，特別是在不確定性和不可知性的問題中，人工智能具有非常強的處理能力。而人工智能技術中，例如經典的模糊邏輯對系統數學模型，無需進行詳細描述，所以在智能化網絡管理中應用模糊邏輯，能夠使網絡管理具有模糊信息處理能力。從而不僅可以更好控制和管理不確定性、不可知性的問題，還可以顯著提升網絡系統的效率。另外，協作能力對于人工智能技術來說也非常重要，其也是人工智能技術的關鍵優勢之一，隨著當前網絡規模、網絡結構的不斷擴大，在網絡管理中也隨之出現層次化轉變。上層管理者能夠通過輪詢的方式對中層管理者進行監測，并且中層管理者可以通過同樣的方式來對下層人員進行監測，這一方式在人工智能中屬于多代理的協作分布思維，可以將不同層次之間進行更好的協作管理。另外，人工智能具有非常強的推理、解釋和學習能力，所以可以對低層信息進行解釋和學習，以此來進一步推理信息和概念。而對于經過推理得到的高層概念和信息，能夠實現網絡控制、網絡管理的目的。而對于非線性問題，人工智能技術同樣可以進行有效處理，利用人類智能模擬的方式，可以有效解決這些問題。除此之外，在計算機網絡技術中應用人工智能，不僅占用的計算機資源少，并且模糊控制算法等眾多算法的運算速度非常快，可以一次性搜索就得到最優解，有效提高了計算機網絡的處理技術。

5 網絡安全態勢評估

基于OPNETModeler14.5 仿真基礎平臺，能夠對于網絡安全態勢進行評估。首先，積極開發態勢評估、預測各功能模塊，如基于節點重要度的權重分配模型、基于最小二乘支持向量機的計算機網絡安全態勢預測模型、基于權重D-S 證據理論的網絡安全態勢評估模型等；其次，通過仿真平臺上的基本模型，構建計算機網絡安全態勢評估、預測模型、網絡攻擊仿真模型；最后，運行網絡安全態勢評估與預測仿真，并分析仿真結果[7]。

構建仿真模型，將模型分為四個子網，三個子網設備為主機，另外一個為服務器，每一個子網內部網之間連接，如表1 所示為子網的節點數。基于仿真、建模的階段不同，能夠對網絡安全態勢評估和預測模型進行劃分，如對象模型、功能模型、程序模型等，而圖1 為計算機網絡安全態勢評估與預測仿真模型的階段示意圖。

圖1 計算機網絡安全態勢評估與預測仿真模型的階段示意圖

運行仿真，構建網絡試驗模型。其中，三個普通節點的子網，每個普通節點均具有危險程度度量模塊；三個攻擊機分別負責開展仿真的TCPSYNFlood、UDPFlood 及DOSnuke 攻擊；其中一個服務器子網內的三臺服務器，均包含節點重要度度量模塊、態勢融合模塊及態勢預測模塊。為進一步驗證在不同攻擊強度下，網絡安全態勢評估和預測的有效性，設置四個等級的攻擊強度，依次為0.5-1Kpackets/s、1-2Kpackets/s、2-3Kpackets/s、3-4Kpackets/s。在不同的等級強度下進行實驗，每一組均設定時間為1000s。普通節點所包括的危險程度度量功能能夠獲得本節點的度量結果，以此通過評估中心發送安全態勢評估結果，而預測中心發送態勢預測結果。經過仿真試驗之后，可以發現四個等級以及不同的登記下，普通節點、預測中心、評估中心均能夠得到有效結果。

6 結束語

綜上所述，隨著人工智能和計算機網絡的不斷發展，人工智能應用在計算機網絡技術中，為人類的日常生活和工作提供了非常大的便利，并且改變了人們的工作方式和生活方式。為了進一步發揮出計算機網絡技術的價值所在，將人工智能應用在計算機網絡技術中，可以顯著提高計算機網絡技術的性能和質量。而計算機網絡技術通過人工智能，還可以提高自身的安全管理效率，拓展應用范圍和內容，為人們的生活和工作提供更好的服務，促進計算機網絡技術的智能化發展。