人工智能技術在計算機網絡中的應用

張 建

（宣城市機械電子工程學校〈安徽廣德技師學院〉 安徽 宣城 242200）

0 引言

人工智能技術由人類制造，其在技術上呈現出的高智能性、強邏輯性、低投入性多維特征，主要通過計算機程序呈現。目前，人工智能技術主要涉及到生理領域、心理領域與語言領域等。人工智能技術在發展過程中，能夠更加有效地輔助人類完成十分具體的智能化工作任務，為人類與計算機網絡搭建較為緊密的交互路徑，人工智能技術能夠與計算機網絡在不同角度產生技術聯系，最大化釋放技術效能，為人類服務，展現出較為顯著的技術應用價值。

1 人工智能技術的特征

1.1 高智能性

人工智能技術最為關鍵的智慧表現，在于其能夠對人類的思維方式進行深度理解與模仿，繼而運用不同類型的算法、技術，提取高價值的信息并做出相對應的決策，解決現實問題［1］。例如，在棋類游戲、醫療診斷與自動駕駛過程中，人工智能技術憑借高智能性特征，快速提取有效數據信息，發現潛在問題并做出精準的預測與決策，有效感知環境并消除技術隱患。現階段，人工智能技術在高智能性特征的支撐下，廣泛應用在虛擬教育、市場營銷等領域，提供個性化服務。

1.2 強邏輯性

計算機復雜的網絡架構需要完善、科學的管理體系，確保網絡正常運行。人工智能技術憑借強大的邏輯性特征，全方位管理計算機網絡，快速破解計算機網絡系統存在的實際問題，強化系統層次間存在的內生性邏輯，形成穩健的計算機網絡運行系統，釋放不同系統層次的邏輯優勢，在整合系統數據信息時，完成數據信息的共享，延伸數據信息應用鏈路［2］。據此，人工智能技術衍生出自動化編程輔助功能，能夠快速解答編程相關問題，并提供示例代碼與運行建議，在輔助計算機網絡系統開發工作過程中，可以根據相應的程序描述與運行需求生成片段代碼，為計算機編程工作提供持續的高效支撐。

1.3 低投入性

計算機網絡存在的缺陷，在無形之中加大計算機工作強度，造成計算機網絡系統缺乏足夠的穩定性。科學地融入人工智能技術，能夠從根本上滿足計算機網絡系統運行過程中的穩定性需求，確保計算機持續高運行效率。人工智能技術作為十分重要的生產力，低投入性是其關鍵的特征，在安全網絡環境下，依靠人工智能技術的高學習能力與推理能力，能夠有效避免數據信息的流失，防止數據信息泄露造成的網絡安全隱患與風險，將人為誤差和勞動成本降低到最小化程度。

2 人工智能技術在計算機網絡中的應用優勢

2.1 確保計算機網絡的穩健運行

從計算機網絡角度看，人工智能技術能夠在交換海量數據過程中，確保數據信息的快速傳遞，促使計算機網絡系統呈現出較為迅速的動態變化，防止計算機網絡在運行的同時，產生數據處理相對模糊等不穩定隱患。在應用人工智能技術時，人工智能通過深度模仿人類的思維，對數據信息進行靈活的邏輯分析和處理，配合計算機的強大運算能力，對相關數據信息實施高質量整合，不僅提升網絡運行效率，還能顯著降低數據信息處理過程中的資金消耗與成本損失。

2.2 網絡管理工作更加便捷

計算機網絡管理呈現出繁瑣性，更多情況下依靠人工干預方式完成復雜的計算機網絡綜合管理，不僅在人力成本上花費巨大，同時在網絡綜合管理過程中容易產生較為重大的失誤，造成對網絡管理質量的干擾。人工智能技術自身具備網絡化、智能化特征，能夠根據大數據分析結果，高質量、高效率處理不同類型的數據信息，防止人為因素對網絡綜合管理造成的擾動［3］。運用人工智能技術展開多代理協作，完成復雜程度較高的網絡管理工作任務，能夠在計算機更新、升級過程中持續擴大計算機網絡的覆蓋范圍，實現不同管理層交互性滲透，促使網絡綜合管理的簡便程度更高，快速提升管理質量。人工智能技術必將以網絡綜合管理最為關鍵的核心技術，成為優化計算機網絡的重要技術鏈路。

2.3 實現較高程度的資源節約

模糊控制主要利用模糊邏輯和推理技術進行模糊量控制，強化模糊信息的處理成效。人工智能技術巧妙運用模糊推理方法，從巨量數據中進行關鍵信息的提取，持續優化和提升數據的實際處理效率，降低數據檢索時間，防止大量資源的消耗。面對復雜、繁瑣的數據信息，人工智能技術依靠模擬人類思維自動化檢索數據庫，搜索有效程度較高的數據信息，提升計算機網絡運行環境下的數據信息處理流程準確性，消除網絡運行環境中存在的數據信息處理障礙，為計算機運行提供優質處理，在一定程度上降低數據信息處理的投入與成本。人工智能技術在計算機網絡中的應用，能夠更加快速、有效實現更高程度的資源節約，針對現有技術條件獲得更具實效性的應用效益，運用更小的成本達到預期技術目標。

3 人工智能技術在計算機網絡中的應用維度

3.1 網絡入侵檢測技術

入侵檢測技術主要是指運用基于神經網絡的網絡入侵檢測方法，檢測與響應計算機網絡系統錯誤進行的操作，是一種識別未經授權的訪問、計算機病毒或惡意軟件攻擊等情況的人工智能技術手段。為應對復雜的網絡入侵與攻擊，解決傳統網絡入侵檢測技術應用速度緩慢、檢測范圍有限的問題，通過人工智能技術與網絡入侵檢測系統（intrusion detection system，IDS）的融合，應用模糊算法，采用人工智能技術表達知識和推理技術的專家系統、數據挖掘與大數據神經網絡處理技術，利用入侵檢測框架模型執行選取、分析及表述等關聯性檢測步驟，快速提高計算機網絡系統對數據的識別能力。在此過程中，人工智能技術與IDS 系統的角色為“安全預警機器”，能夠在發現網絡入侵等異常行為的同時，有效判斷計算機網絡安全保護措施的有效性，分析計算機網絡即將面臨的安全維護，為制定網絡安全維護策略，提供實時有效的指導，阻斷網絡入侵行為對正常計算機網絡運行情況的干擾，給出判斷計算機網絡態勢安全性的保障。

3.2 網絡安全節點控制技術

一般情況下，網絡節點涉及到的信息較為復雜，不同網絡節點在經受干擾、阻塞通信鏈路攻擊后，通常會在節點的KUBELET 代理組件上出現更多的節點度量數據［4］。為維護計算機網絡安全，需要運用人工智能技術針對性評估網絡安全節點的可靠性，利用人工智能范疇下的證據推理融合（Dempster-Shafer theory， D-S）證據，形成處理、識別不同數據的專門系統，繼而對網絡安全性做出正確的判斷，及時發現網絡安全風險與安全漏洞，處理節點度量數據，提高數據處理質量。為顯著提升D-S 證據理論的精準性，強化數據處理實際效果，可以將權重融合規則作為常規數據處理算法進行數據融合，確保節點度量數據的安全性。為提升網絡節點的安全性，突破網絡節點面臨的不穩定問題，需要運用網絡安全節點控制技術，強化信息處理的智能化效果，借助人工智能技術的科技力量，進一步區分模糊信息并實施快速處理。

3.3 計算機網絡綜合管理技術

高質量的計算機網絡管理已經成為智能化延伸的關鍵點，這需要釋放人工智能技術的技術應用優勢，集成化運用專家系統（expert system， ES）、資本運營規劃、自動化程序設計技術及流程等。建立滿足計算機網絡綜合管理需求的集成網絡綜合管理系統，解決計算機網絡綜合管理過程中的具體問題。從技術應用角度看，人工智能技術在計算機網絡綜合管理過程中的應用，不僅能夠簡化網絡管理難度，保證計算機網絡管理綜合性，同時，能夠建立較為及時的網絡動態與瞬態管理系統及專家知識庫，迅速提升計算機網絡管理的動態性，全過程提升計算機網絡管理的技術水平［5］。在計算機網絡系統中，計算機網絡綜合管理技術已經成為支撐相關領域專家正確、有效推理、判斷、決策的關鍵技術，依靠人工智能技術能夠在全面提升計算機網絡系統評估與管理水平的過程中，實施數據信息分類，匯總專家經驗、知識與技能，形成編寫程序的代碼，有效提高計算機網絡管理質量。同時，針對計算機網絡長期性、輸入性應用人工智能技術，能夠不斷完善計算機網絡系統評價、網絡管理，強化計算機網絡安全，實現針對計算機網絡綜合管理技術的高質量、高效率處理，順利解決計算機網絡管理過程中存在的諸多問題。

3.4 人工智能代理技術

人工智能代理技術即所謂的Agent 智能體，與傳統類型的人工智能技術對比，Agent 具備較高水平的自主理解性，能夠在執行復雜任務的響應過程中，及時針對周邊環境予以感知、推理、規劃，依靠核心功能，根據所處對象、情境實施學習、分析、處理，在集成不同情境信息后做出智能決策，不經受任何外部因素干擾的條件下自主完成工作任務［6］。現階段，人工智能代理技術已經成為多個領域的高優越性應用技術，憑借更加人性化和個性化的應用趨向，滿足計算機網絡運行環境下的自主適應要求。運用Agent智能業務助理，能夠在大模型技術的驅動下，針對新生數據完成智能化交互性處理，賦予計算機網絡系統智能，同時，通過特定的檢索程序，在計算機網絡系統的指定位置完成數據信息的實時傳送，完成周期性更新、同步，實現對計算機網絡系統人性化優化，自動化改善系統業務質量。在人性化優化計算機網絡系統過程中，人工智能技術可以在得到實時技術反饋的同時，進行自主學習與調整，通過個性化回應與服務，精準記憶歷史交互內容，提供更加貼近實際需求的應答偏好，促使人工智能技術與計算機網絡間形成更加流暢的自然交互。

3.5 智能化防火墻技術

智能化防火墻技術是人工智能技術在計算機網絡應用過程中最為典型的技術應用代表，主要采取人工智能識別系統，針對計算機網絡中存在的數據信息予以整合性處理，自動化篩選與過濾掉不具備應用價值的風險數據信息，一方面，能夠降低計算機網絡系統中的數據信息計算量，另一方面，能夠防止病毒與黑客的襲擊，整體性提高計算機網絡系統在運行過程中的安全程度。智能化防火墻技術基于人工智能技術實現，在不斷自學習的基礎上，完成對計算機網絡流量的分析和識別，可以在提升網絡可靠程度的同時，精準檢測到針對網絡所發起的黑客攻擊、數據攻擊、介質訪問控制（medium access control， MAC）和互通協議（internet protocol， IP）欺騙、潛在風險等惡意行為，在提供入侵防御保護的過程中，確保網絡的安全性，及時阻斷來自應用層的攻擊［7］。智能化防火墻技術作為關鍵的網絡安全設備，呈現出更聰明的智能表現，有效克服傳統類型防火墻存在的誤判缺陷，可以修正傳統類型防火墻的重大假設，依靠人工智能技術將出口轉變為關口，對訪問控制實施效率更高的檢查、識別、決定等。

3.6 數據挖掘技術

數據挖掘技術作為人工智能技術的核心，逐漸在分析、處理隱藏數據信息規律與關聯性過程中，深入到多個領域。現階段，數據挖掘技術已經是計算機網絡綜合管理過程中較為常用的技術，主要通過獲取主機對話內容，學習入侵信息及規則，在數據庫納入上述內容后，可以通過進行數據庫信息規則、輸入信息規則的差異比對，識別入侵信息的安全級別，判斷入侵信息攜帶的規則，確保計算機網絡系統運行過程中運行環境的安全性［8－9］。目前，數據挖掘技術在機器學習、語言處理及計算機網絡應用等領域能夠產生較為關鍵的現實作用，通過應用分類算法、聚類算法與關聯規則挖掘算法等常見的算法，數據挖掘技術能夠深刻理解與分析數據信息。例如，在電商領域，數據挖掘技術可以成為計算機網絡系統運行過程中，分析大量消費行為數據信息、提供針對性推薦服務的關鍵人工智能技術，可以有效增大滿意度與轉化率。由此可見，數據挖掘技術已經成為人工智能技術應用過程中，有效處理數據信息的學習方式，可以實現協同化處理任務，快速進行計算機網絡系統風險問題的識別，及時發出計算機網絡系統異常運行警報，為防范計算機網絡安全問題的爆發提供更加穩健的技術支持［10］。

4 結語

綜上所述，人工智能技術自身具備較為強大的計算機網絡覆蓋功能，在不同領域扮演較為關鍵的角色，其能夠在處理數據信息過程中，依靠突出的智能學習能力，與人類的思維保持高度一致性，繼而針對計算機網絡系統與軟硬件應用問題展開精準的預測與分析，分解計算機網絡運行過程中存在的實際問題。本研究針對網絡入侵檢測技術、網絡安全節點控制技術、計算機網絡綜合管理技術、人工智能代理技術、智能化防火墻技術、數據挖掘技術等應用維度，進行針對性闡釋，強化計算機網絡的智能化運營精度，為計算機網絡技術健康、穩定發展提供現代化參考。