基于大數據環境的人工智能網絡研究

王永堃

（沈陽理工大學 遼寧沈陽 110159）

現階段，伴隨著大數據相關技術的高速發展和進步，電腦網絡相應的技術已經拓展到人們的日常生產、生活的方方面面之中，而且持續地將人們過去的工作與生活的模式進行著改變甚至是顛覆。針對信息化時代背景下誕生的人工智能相關技術來講，此項技術可以被視為是常規的計算機科技在互聯網信息科技背景之下的衍生物。假如科學地把人工智能相關科技實際應用到互聯網信息科技之中去，就能高效地應對某些互聯網系統中數據信息處理方面的問題，而且可以最大限度地確保電腦系統的整體的安全性。科學合理地對人工智能相關技術的各項特點進行利用，把該技術的功能和作用在互聯網系統中全面體現出來，不但可以提高相關企業的綜合技術能力和執行效率，還符合當前時代背景下針對高新科技的需求。

1 大數據技術及人工智能技術簡述

1.1 大數據相關技術簡述

從總體上看，大數據指的是大量的數據信息的集合體，不過卻無法在比較短時間內獲得有效處理的情況下的一類應對和處理相應問題的解決方案。對于海量的數據信息，盡管其自身是呈現雜亂無章的狀態，不過通過專門的操作方法來進行處理之后，相關數據信息可以為人們的生產和生活提供有效的借鑒和幫助。大數據信息的主要特征是信息量大、信息的種類多樣、價值密度相對比較低、高速快并且真實性強。如果用英語的首字母進行歸納，即大家俗稱的具有5V的主要特征。在這些特征中，信息量大的主要含義指的是信息的體量巨大，不管是收集階段還是儲存階段，需要處理的數據信息的體量均為至少是用PB 作為計量單位的情況。多樣化指的是數據信息的主要來源和種類的多種多樣的情況，數據信息能夠源于社會上的各行各業之中，同時，又可以是各種各樣不同的表現形式，如音頻、視頻、文字及圖像等均能夠進行數據信息的分析操作。價值密度比較低主要是指盡管數據信息的體量和規模達到海量級別，不過其中可以被實際應用的有效數據信息的量卻相對非常少，所以此類信息數據的價值密度相對比較低。在當今時代的數據信息量暴漲的背景下，怎樣在大量的數據信息中找到具有實際應用價值的信息是亟需應對的難題［1］。

1.2 人工智能相關技術簡述

針對人工智能相關技術、觀念的解讀，可以簡單地描述為通過電腦來模擬人類的思維活動，然后進行后續的工作。眾所周知，在人們從事的生產、生活之中有許多危險系數比較高的工作內容，對于此類危險系數比較高的崗位，可交給具備人工智能技術的設備去進行，既可保證相關人員的人身安全，也能充分發揮人工智能技術相對高效的優勢。人工智能相關技術的工作原理主要是對于人類的思維活動進行最大限度的模仿，并且在信息數據以及其處理的進程中轉化成類似的思維過程，從而符合人類進行信息數據處理過程中預期獲得的結果及內容。如果把人工智能技術和常規的信息領域的科技相比較，人工智能技術工作的模式與常規的信息技術具有顯著的差異，人工智能領域相關的技術具有更加人性化的顯著特征。人工智能領域的技術具備的主要特點是網絡系統的穩定性相對較強，可以實現運行過程中的動態化模式的輸出，并且可以動態化實現系統的升級過程；人工智能相關技術還能夠和大數據相關技術有效結合，實現海量的信息和數據的處理和篩選，因此，針對海量的大數據信息的執行效率也將獲得顯著的提高［2］。人工智能相關技術如圖1所示。

圖1 人工智能相關技術

2 大數據時代背景下人工智能相關技術在互聯網系統中實際應用的主要意義

2.1 保證大數據技術處理過程的安全性及穩定性

根據目前技術發展的現狀及未來的趨勢能夠知道，當今互聯網通信方面的技術已廣泛應用于信息技術領域的各個層面之中，并逐漸體現出來非常關鍵的實際效果。因為信息方面的科技的正面推動作用，使得整個社會在生產、生活中生成了大量需要迅速實施處理和研究的數據信息，其種類及規模正處在急速暴漲的狀況中，在這種環境之下，大數據相關技術被順勢開發出來。借助實施系統挖掘、梳理分析與信息整合，對于來自不同領域的信息和數據，可以為各個領域的相關企業提供有效的技術扶持和業務方面的輔助。過往的采集和分析處理信息的模式現在看來是相對落后的，在大數據相關技術投入實際應用后，常規的信息數據處理的方式已經無法適應時代的需求，不能針對海量規模的數據信息進行安全、迅速及有效的處理，人工智能領域的新技術的開發有效防止了各類人為可能產生的信息數據泄露的情況，提升了數據信息處理過程的安全性和穩定性［3］。

2.2 提升人工神經網絡系統的智能化水平

一般來講，在大數據技術普遍應用的時代背景下，人工智能領域的技術在互聯網系統相關的技術中獲得最廣泛應用的分支為神經網絡系統方面的技術，這種技術的原理是參考人類大腦的運行機制及思維形式進行工作。在神經網絡系統中，如果是對于數據實施比較基礎性的操作的過程中，系統具有相對比較高的容錯率特征，它可以儲存并且兼容海量信息數據。神經網絡系統具備的另外一個主要的特征即為學習的能力，如果是正在操作過去沒能經歷過的新的工作環境的情況下，神經網絡系統可以用最短的時間來適應相關的環境，并且從其中學習相應的工作方式，此類學習的能力用在當前時代這種日新月異的環境下非常適合，并且可以實現針對復雜環境的全面、全時段的管理和把控的目標［4］。人工神經網絡相關技術如圖2所示。

圖2 人工神經網絡相關技術

2.3 提升互聯網系統信息數據管理的能力

通常來講，互聯網系統的世界屬于一個比較開放的虛擬化世界，不能保證完全的安全性。針對互聯網系統的防護方面的工作，人工智能技術可以對反垃圾郵件系統、入侵檢測及防火墻系統等層面實施全方位的優化和改進，并且生成專門的安全防護網系統。針對反垃圾郵件層面的工作，人工智能相關技術可以在相關的垃圾郵件通過系統前就對其進行掃描和檢測檢測，最終將其有效進行分類，阻斷其在互聯網中傳播的源頭。針對防火墻系統，人工智能相關技術能夠保證其具有更高層次的智能能力，實現對于不同類型信息的有效辨別和操作，互聯網系統的安全管理能力獲得顯著的提升，大大減小了病毒損傷系統的幾率。

3 人工智能技術在互聯網系統中實際應用操作方案

3.1 人工智能技術在互聯網系統中關于安全防御領域的實際應用

人工智能相關技術盡管能夠模仿人類大腦的工作原理，不過在當今科技的持續改進后，其在某些層面的能力甚至已經大幅度超過了人類的大腦。把人工智能相關技術和互聯網系統的安全維護工作進行有機的結合，能在可行性層面來實施信息數據相關的框架設計及完善。人工智能相關技術可綜合互聯網系統環境的真實狀況對各類問題實施優化和應對，可以提高互聯網防御工作的執行效率，并可以在多類非線性層面的領域實施防御任務。

3.2 對于垃圾郵件防御領域中的實際應用

伴隨著信息科技的持續進步，很多企業及商戶將經營的重心轉移到線上渠道，已經由過去的小廣告及短信演化成垃圾郵件的推廣模式，持續地對廣大消費者實施騷擾，人們對此深惡痛絕。除此以外，還存在某些用戶的系統可能在系統被入侵后收到一些偽裝后的垃圾郵件，這類問題的發生均會給相關用戶帶來程度不同的經濟損失及其他類型的損失。人工智能相關的技術的廣泛應用，可以借助垃圾郵件相關的檢測模塊實施檢測報告的詳細研究和分析，進而確保智能化系統及時進行升級和完善，提高電腦及網絡系統安全能力［5］。

3.3 在互聯網系統防火墻中的實際應用情況

在大數據技術的時代背景之下，防火墻系統的作用被進一步強化，是互聯網系統中必不可少的關鍵環節，它可以抵御外部的非法類型的訪問動作，防止非法入侵可能產生的信息數據泄露的風險。人工智能相關技術進行實際應用后，防火墻系統的功能獲得了更進一步的加強，人工智能相關技術可以在互聯網系統外部及軟件、硬件設備層面達到智能化的升級和進步，從通信領域的層面來講，強化綜合執行能力，提高互聯網系統的安全，可以有效地確保系統識別各類潛在的風險，增加網絡系統的防御功能［6］。

3.4 在入侵檢測方面的實際應用情況

入侵檢測領域的軟件擁有比較強的防御效果，其進行的防御操作的原理是事先在電腦系統中安裝相應的程序軟件來防御非法的入侵行為，這樣可以明顯地減少病毒侵入系統的概率。把人工智能相關技術和入侵檢測程序進行有機結合，能有效地提高其檢測的效果，還可以強化電腦系統的處理速度，合理地融合還可以防止本身信息數據被盜用。

3.5 人工智能相關技術在數據信息的采集與分析方面的實際應用情況

互聯網系統信息處理技術及各類數據信息的收集與分析也可以在人工智能相關技術中獲得普遍的實際應用。當今時代中生成的海量規模的數據信息需要應用特定的技術實施分析和處理操作。對于海量規模的信息數據實施分析和處理的時候，關鍵的工作即為如何搞好實時采集與全面分析持續產生的大量數據和信息，并且在其中挖掘到有價值的相關信息數據，對此類有用的信息進一步實施分類與歸納，此類模式是現階段互聯網系統中各類技術所必備的功能。

3.6 人工智能相關技術在軟件、硬件系統升級過程中的實際應用情況

人工智能相關的技術還可以在電腦的硬件、軟件系統升級維護中。在互聯網系統的發展進程中，相關技術核心框架均是圍繞于電子計算機系統的，而電腦設備的運行及各類功能的達成均要依靠計算機軟、硬件為基礎。從整個計算機設備的發展歷程中不難看出，電腦在升級和完善的過程中主要是其軟件和硬件逐漸升級換代的發展過程。針對電腦軟件和硬件的升級和維護方面的工作，人工智能相關技術的廣泛使可對軟件及硬件的維護工作發揮非常關鍵的功效。一些企業在計算機的軟件及硬件升級的時候，會應用人工智能技術對升級的狀態進行研究和追蹤。軟件升級成功后，人工智能相關的系統還將向仍然應用舊程序的設備推送更新之后的程序。

4 結語

綜上所述，人工智能相關技術的出現體現了電腦技術已經跨入一個嶄新的時代。對于具有各類信息方面技術的計算機網絡操作系統，以及其中的海量規模的信息數據實施分類、采集和管理需要合理應用人工智能相關技術，相關工作和研究人員需要做好各項報告的撰寫，在持續深入進行研究和分析的進程中逐步突出人工智能技術的各項優勢。