大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

高增榮

【摘要】? ? 人工智能已經成為當下的熱門話題，“人工智能+”也充分運用到了各行各業當中去。在社會經濟條件和技術水平不斷提升的背景下，人工智能技術依托大數據時代特征發揮了前所未有的時代優勢。本文著眼于大數據時代人工智能在計算機技術中的應用層面，對各項應用技術以及相應的使用展開案例型分析和探討，以及對未來人工智能在計算機網絡技術領域的發展有所裨益。

【關鍵詞】? ? 大數據時代? ? 人工智能? ? 計算機網絡技術? ? 應用

人工智能作為新時代一項行業黏合度較高的技術服務類型，能夠提高領域內工作效率，解決不少工作效率和智能化操作方面的難題。在計算機網絡技術領域，人工智能不僅能夠提高計算機分析問題、解決問題的速率而且可以優化計算機服務系統，推動計算機網路技術與社會關切的人性化結合[1]。人工智能的運用帶來了巨量的社會財富和附加產值，是高端技術服務于生產力的典型案例。在計算機網絡技術服務領域，大數據儼然已經成為當下的主流時代特征，隨之而來的信息爆炸式的網絡內容充斥著社會公共空間。這就要求更高級別的計算機信息處理能力來應對不斷進階的智能化問題。人工智能技術和計算機網絡技術的融合順應了時代發展的需求和人類社會的演變規律，人工智能技術的參與是計算機行業高效解決信息數據問題的必經之路。

一、大數據時代趨勢

所謂大數據，即一個擁有巨量信息內容和豐富數據的廣闊數據庫。海量數據需要與之對應的計算能力來高效運轉，信息真實可靠、種類豐富、數量龐大是大數據的三個最明顯的特征[2]。

首先數據庫中的數據種類十分豐富。這些源自不同領域的數據不僅性質不同、呈現方式也不同，或是單一的數據來源或是打包成體系的數據包，而且這些數據的種類和數量也是不斷增多、變化的。其次數據的量化規模較為龐大。海量信息的處理需要依靠龐大數據庫的處理分析能力。大數據的海量容納力能夠支撐大規模的數據處理。另外數據具備真實性和可靠性。隨著數據種類不斷豐富和數量積累繁多，數據的安全性保障成為關鍵問題。數據的真實可靠性是存儲數據和使用數據的有效前提。最后龐大的數據處理工作要求創新數據處理系統，增強數據處理能力，不斷滿足新時代下社會對信息數據處理的需求。

二、人工智能技術分析

2.1人工智能技術優勢

人工智能技術的運用前提是充分安全且穩定的網絡空間環境，穩定的技術環境前提是信息高效傳輸處理的堅實保障。信息處理和操作環節的一個核心工作就是計算機系統的管理，因此人工智能技術的加持是對大數據處理系統的有效推動因子，有效傳輸信息的工作效率是信息處理的目的。人工智能可以更加精準地把握不為人知的信息處理，對于模糊邏輯的推理分析能力較強。人工智能技術可以輕松實現多個網絡的無縫鏈接，實現密集型的數據信息處理[3]。同時人工智能技術的工作過程中也可以實現自在邏輯的二次編碼，能夠處理并且簡化海量數據當中的信息，平衡信道當中熵和冗余的量化比例，發揮互聯網信息處理功能的極大優勢。針對某非線性問題的解決方式，人工智能技術能夠按照實際條件采取仿真模擬實驗來進行驗證。和以往傳統計算機網絡技術不同的是，人工智能技術可以節約配置資源，在高效管理計算機的前提下實現網絡性能的改善。

2.2人工智能技術與計算機網絡技術結合的優勢

人工智能作為一種創新性較強的新興技術，處于計算機網絡技術與通信技術的交叉點，不僅蘊含了豐富的計算機技術原理而且容納了模擬人工的思維能力。在運用人工智能處理程序化問題時，人性化思維能力就是該技術的附加優勢[4]。其次這種技術的處理速率高于傳統的機械化處理規程，如果說人工智能機器是運用人類思維和計算機智能終端輔助作用下的工具，那么人工智能技術就是與計算機技術相輔相成的重要結合體。兩者結合可以發揮事半功倍的優勢，這是學界和業界研究的共同著力點和突破口。計算機的數據處理要求往往是快速高效和便捷，為保證整個計算系統的長效運行，人工智能技術手段的配合跟進與創新是幫助信息處理工作完善的有效補充。

2.3人工智能技術信息處理優勢

在大數據信息處理方面，穩定的網絡環境是首要因素，人工智能技術加持下的計算機處理技術是另外一個核心要素。智能化的計算機處理系統減少了模糊邏輯帶來的信息處理障礙，信息的全面處理工序帶動智能化處理程序的運行。各個網絡結構的協調管理效率可以增強人工智能技術的推理能力，獲得底層數據信息并依據此推理高層數據信息問題的總結。

三、人工智能運用于計算機網絡技術的安全性研究

3.1規則運制下的安全系統分析

人工智能技術可以有效應對外界編碼的入侵，檢測外界入侵的隱患因素。計算機專家已經獲悉如何建立容納巨量數據的數據庫，運用相應的推理原理編制數據庫的細節元素。傳統的數據庫防御系統不能靈敏感知外界威脅的侵入，并且不能對其進行有效處理。人工智能技術的加入，加快了外侵因素的敏感識別進度，而且能夠開啟防御系統，增強了對數據庫信息的保護能力。準確判斷外界入侵因素的類型和利害關系，完善檢測系統的同時鞏固了信息內容的整體水平。但是人工智能技術應用于安全檢測系統也有一定疏漏之處，如果有被檢測出來的外界威脅因素出現，檢測系統可以敏銳探測出來。但是對于一些新型的外界威脅因素，系統不具備識別能力，同時也會缺乏相應的防御系統。因此在安全系統分析方面，人工智能與真正的人工還是有一定差距的。完全依賴人工智能體系的檢測能力不足以確保外來防御的萬無一失，人工的有效監督體系也需要逐步完善。

3.2模擬人工神經的安全系統分析

人工智能技術的運用門檻雖高但是技術原理并不難，其原理則是人工神經的模擬技術。人工智能技術應用的本質是模擬人類頭腦的思維方式和信息處理方式，設置合理的系統處理錯誤容納系數和外界信息接收系數。人工神經網絡的理性復制能夠模擬人腦發出指令，做出判斷，監控環境中的噪音和有用信息并做出合乎人性思維的處理方案。人工智能技術的處理精度雖然不比真實的人腦判斷力，但是能夠高度模擬人腦思維的優勢和工作效率。人工智能技術的高精度識別能力以及檢測系統的鑒別力能夠高效地提升人工神經網絡在其他領域的廣泛應用和普及。神經網絡與計算機技術的結合加快了神經網絡運用于網絡防御機制的進程。但是計算機網絡信息紛繁復雜，決策神經網絡也密集復雜，二者的有效結合是一個技術難題。如果能夠很好解決并合理利用模擬人工神經技術，該技術就能夠在網絡空間中發揮重要的性能作用。神經網絡不僅能夠穿透龐雜量化的數據信息，理清邏輯線索處理相關問題。同時在處理信息數據問題的過程中會融入安全機制因素，實現對數據處理系統和數據文本的有效保護和路徑貯存功能。

3.3數據支撐作用下的挖掘技術分析

數據挖掘技術運用全面且精準的計算機技術與主機鏈接、溝通，描繪并顯示信息容貌，再通過數據分析技術甄別外來入侵信息因素的潛入規則和內容規制，來應對后續的外來入侵威脅因素。通過經驗型的模式記錄和復刻，人工智能識別系統對定量的威脅因素具備了一定的應對能力和分析能力可以不斷加強系統識別的精確度和準確度。數據挖掘技術的作用力主要在于技術應用前期的籌備和試運行階段，因此保障數據支撐作用下的挖掘技術水平穩定對于之后整體體系的運行來說是一種無形的技術安全保障。人工智能技術的應用必然包括信息管理功能，為滿足新時代數據處理要求，大數據和人工智能的協調配合工作就成為解決數據安置難題的關鍵。改善信息處理效率是技術攻堅的目的所在，另外處理數據問題就是技術的附加效用。人工模擬的應用可以降低檢測成本和不必要的信息處理鞏固，高度精簡數據挖掘處理工程，優化大數據管理體系。

3.4 AGENT自我治理技術分析

自治AGENT技術主要運用于基礎數據的手機和初始結構的分析運用階段。這是IDS系統中的終端操作體系，面對的也是計算機數據結果分析成果。這種技術在普適度和習得性方面表象良好，同時能夠與計算機分離開來獨立參與進行工作，能夠很好地實現外部控制和內容調控。該技術廣泛應用于其他領域的前景十分廣闊。具備良好兼容性能的數據信息處理既得益于大數據技術與信息控制技術良好配合。為使自治AGENT技術能夠更加合理地運用于其他領域，技術創新和技術改進是必要措施。

3.5系統維護應用技術分析

計算機使用過程中的一個核心要素就在于對計算機系統的管理和維護，因此為保障計算機系統的安全性能和內部信息的縝密，系統維護應用技術的改進也很重要。人工智能技術的功能對于人工監督和管理計算有很強的包容度，同時對于潛在的安全威脅因素具有敏感的預警功能。首先人工智能帶來的特定權限包容IT管理的基礎內容，提升其管理的效度和信度。通過IT的操作系統實現對計算機的管理與系統維護不僅能夠定期排除安全威脅給計算機帶來的風險，同時可以及時阻止不安系數對整個計算機網絡安全系統的威脅。其次維護應用技術的開啟是對計算機網絡體系的定期安全排查保障。不管是來自計算機內部的威脅因素還是人為造成的危險可能性，都需要定期的維護技術予以排查和清除。最后系統維護應用技術的合理應用是對網絡穩定性、安全感性能的有力保障，使得計算機核心系統免受侵害，保障計算機正常的運行速率。

3.6智能防火墻技術分析

智能防火墻是網絡安全防御系統的一項重要技術指標，具備科學合理的智能防火墻可以高效抵御外來風險保障網絡空間的和諧與安全。人工智能技術的引進拉動了網絡空間安全系數的提升，對于模糊邊界的規范化界定以及對未知威脅的防御預設模式開啟了網絡空間安全專業化功能的配置。防火墻結構之所以可以抵御未知威脅的侵襲，是因為防火墻具有高級數據分析能力并且能夠以最快的速度、最短的時間找到攻擊對象和惡意威脅因素。創建智能防火墻系統是開展網絡安全保護的首要技術要求。智能防火墻不僅能夠檢測危險威脅因素，還能夠根據其路徑改進惡意威脅的侵害指數和方向，降低危險空間的同時釋放更多安全的網絡空間。在日益復雜的網絡環境中，各路威脅不斷升級改進，那么防火墻技術也需要人工智能新型技術的加持才能應對網絡空間的安全防御體系。

3.7人工免疫搭載數據融合技術分析

所謂人工免疫就是基于生物基因系統和克隆選擇的生物模仿技術。人工免疫的目的在于對計算機核心程序的仿生和深入分析。這一技術分為三個必要組成部分：基因庫的使用、否定選擇程序以及克隆選擇過程[5]。這一技術的核心要素和改進方式決定了對外來入侵因素的判別方式和檢測方式。但是問題在于對病毒的識別能力尚淺，不足以獨立解決大部分問題，存在較多疑點和可供改進的方面。該技術對于單一基因的識別防控能力可見一般，但是如果對基因序列進行記憶而后進行突變研究，在此情況下對基因片段進行收集整理，再度進行病毒識別，基因庫的建立可能性就明顯不如之前大了。而且需要對先前某一條件進行否決再開展刪除追究工作才能做出相對正確的追蹤結果。在人工免疫的前提下，數據融合技術就成為了一項容納數據收集整理和處理功能的人工模擬整合技術。在數據信息十分龐雜的情況下，能夠合理對數據進行糾正并有效果地進行融合就成為了重要工作和技術難題。通過傳感信息的系統優勢對集成系統中的多個網絡安全管理域址得數據進行融合，促進整體系統的性能優化和空間合理利用率提升。傳感器的量化干擾的減少或增加都可以實現自由控制和數據修改，以便各個設備間的高效協調與配合。

3.8專家知識庫技術分析

除了技術應用的前端展示，后備力量的知識庫儲備也是必不可少的。專家知識庫的引導作為學界和業界的風向標，指導著專業領域內技術發展的方向和趨勢。主要的專業知識囊括了基礎理論及相應的實務應用，在人工智能與計算機安全管理領域，主要內容已經專項代碼的編寫已經保存技術留存。相應的業界要求催生了基于一定規制體系的專家系統，在大數據時代各個方面都變得越來越專業化。細分領域內的專家評審機制也在不斷完善。專家知識庫和規則式專家特征都是專家系統不可或缺的重要組成部分。數據庫的管理需要對應的專業人員來負責并采取周密的保護措施，實地運用各項技術優化網絡空間的安保系數和數據留存完整度。另外為保護專業內容免受外界威脅的干擾，專家系統的全方位完善勢在必行。系統管理員的職責在于對內部信息、外部信息以及數據代碼的全面統籌收集，并根據測試要求完成上級下大的檢測指令。人工智能對于該系統的獨特裨益之處就在于減少了編碼后續過程中對網絡空間的冗余占有，降低了對威脅系數的負荷承載。專家系統的完備改進也推動人工智能技術的邏輯思維能力提升，加強網絡安全局技術突破創新方面的重構。

四、人工智能技術與計算機網絡系統結合的考究與評介

4.1人工智能技術問題反饋研究

人工智能技術在運用過程中也會呈現各種類型的問題，就需要問題反饋的收集與整理進行歸納分析。其次人工智能的問題解決能力也是技術本身需要規制的重點要素之一。技術運用于實際的落地最優解都來自主動求解合理推理的過程。計算機網絡空間的安全治理離不開人工智能技術的自我優化與提升，因此如何提高工作效率，如何解決成本與資源利用之間的高效關系就成為技術問題研究的合理提升點。

4.2專家知識庫儲備研究

專家知識庫的儲備決定了技術研究的進展程度和水平進步空間。因此高效能的專家知識庫儲備可以有效緩解技術焦慮帶來的現實難題。知識庫的儲備重在平時的點滴積累，各類型素材的優化管理與配置不僅能夠提升知識庫的量化儲備，還能從整體層次提升專家知識庫的質量。面對不斷進化的計算機技術，知識積累的手段和頻次要求也在不斷進階。高質量可持續化的知識積累系統已經成為專家獲取資源的普遍要求與目標。進而通過相應的嚴格要求對現有專家知識庫儲備水平進行評價也會提高知識庫水平以及測評能力的有效突破。

4.3人工智能技術實踐研究

所有的技術路徑走向都是運用于實踐或作用與實踐。人工智能技術與計算機網絡技術的結合正是人工智能技術的有效落實與推進。在技術落地過程中，需要注意的關鍵環節有很多，除了運行和操作之外，后續的評價管理追蹤也尤為重要。只有在終端集納了反饋和問題，才能形成良性循環為起點的管理優化、技術提升提供針對性的解決措施。評價管理的效果決定了技術改進的程度與規模，能夠合理分配技術實踐配重的流程設置才是完整的實操技術結構。

因此制定一定規模的控制指標和結構指標，依次來掌控終端體驗效果是對整體技術的負責態度落實，同時也有助于人工智能技術的前沿改造，更好地服務于計算機網絡數據處理工作。

五、結束語

日新月異的計算機技術已經催生了眾多創新點，大數據的時代背景將人工智能技術推向了計算機網絡技術革新的浪潮中來，為人類社會經濟的發展和社會生態的良性循環，改進技術弊端推動二者深度配合是相關領域研究需不懈追求的發展目標。

參? 考? 文? 獻

[1]官亞芬.大數據時代計算機網絡技術中人工智能的應用[J].中國科技信息，2020（ 20） ： 53-54.

[2]鮑豫鴻.基于大數據時代計算機網絡技術中人工智能的應用解析[J].粘接，2020，43（ 09） ： 98-101.

[3]李志勇.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2020（ 09） ： 103-104.

[4]胥司祿，孫雅婷，柳佳婕，高源.關于大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2020（ 08） ： 112-113.

[5]楊彥青，郭獻崇.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].科技風，2021（09）：95-96.