人工智能賦能計算機網絡技術的應用與展望

摘要：隨著大數據時代的到來，海量數據的產生給傳統的計算機網絡技術帶來了前所未有的挑戰。人工智能作為一種新興的技術手段，正在被廣泛應用于計算機網絡中。以此，文章通過文獻分析與案例研究，闡述人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢，詳細討論了人工智能在網絡安全技術、網絡信息安全、共享網絡資源、代理技術和企業管理技術等方面的具體應用和未來發展趨勢，旨在為計算機網絡技術的發展提供新的視角和方法論參考。

關鍵詞：人工智能；大數據；計算機網絡；網絡安全；數據挖掘

圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）32-0083-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

隨著信息技術的飛速發展，作為信息傳輸與交流的基礎設施，計算機網絡技術的重要性日益凸顯。為了保障網絡運行的持續穩定性，需要全面、深入地理解人工智能技術的核心概念及其獨特優勢。因此，深入探討大數據背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用，對推動信息產業的創新發展、促進社會經濟的高質量發展具有重要的理論意義和現實價值。

1 人工智能的特征和應用優勢

在大數據時代背景下，計算機網絡系統的優勢愈發顯著，具體體現在其瞬時響應與高速傳輸等特性上。這一變革不僅極大地提升了信息處理的效率，也對網絡管理提出了更為嚴苛的要求。為了保障網絡運行的持續穩定性，需要全面、深入地理解人工智能技術的核心概念及其獨特優勢。人工智能技術優勢如圖1所示[1]。

1.1 人工智能的特征

1.1.1 高效實時性

在保障計算機網絡運行安全性的過程中，防范病毒、黑客等惡意入侵是重中之重。傳統的人工監管方式雖能在一定程度上加強網絡安全，但受限于人為因素，可能導致監管疏漏，使網絡系統面臨被惡意攻擊的風險。相比之下，人工智能技術的引入為這一問題提供了高效實時的解決方案。比如，在企業中使用人工智能技術，能夠通過實時監測企業網絡環境及運行狀態，人工智能能夠迅速識別并處理異常情況，及時向數據中心反饋，使工作人員能夠迅速響應并制定有效對策，提升了網絡系統數據監測的效率與準確性。

1.1.2 強大的學習能力

人工智能技術強大的學習能力源于對人類思維模式的模擬與運用，人工智能能夠深入理解并適應計算機系統的復雜環境。將人工智能技術應用到數據處理過程中，能夠通過模擬記憶功能，對海量數據進行整理與分析，進而構建出高效的學習體系。在計算機網絡中應用人工智能技術，能夠增強系統的自適應性與靈活性。

1.1.3 管理科學

人工智能為大數據時代下先進技術，根據自身優勢能夠解決大量未知問題，包括數據信息的收集和管理等。比如，使用人工智能技術能夠科學的方法管理位置數據，提高計算機系統的運行效率和穩定性。另外，在管理過程中使用人工智能技術，實現不同管理層的協作。針對計算機網絡體系架構優化網絡管理體系，能夠使科學網絡管理需求得到滿足[2]。

1.2 人工智能的應用優勢

1.2.1 優化管理模式

隨著大數據的蓬勃發展，在計算機網絡領域人工智能技術的應用，能夠實現跨部門的協同作業，有效協調基層人員與管理層之間的關系，極大地促進了管理模式的優化。此外，人工智能技術憑借強大的邏輯推理能力，能夠結合海量數據進行深度分析，推導出高價值的結果，形成高層級數據，為計算機網絡管理提供有力支持。通過仿真實驗等手段，這些高層級數據還能幫助解決復雜的非線性問題，進一步提升管理決策的科學性與準確性。相較于傳統模式，人工智能技術的應用顯著降低了網絡數據的冗余量，利用模糊邏輯算法快速檢索所需數據，極大地提高了數據的獲取時效性和管理效率，全面優化了計算機網絡的管理模式。

1.2.2 提高神經網絡應用效率

神經網絡作為人工智能的重要分支，通過模擬人腦神經元的工作方式，能夠高效地處理和分析數據。即使面對計算機系統傳輸過程中可能出現的數據誤差，神經網絡也能憑借其卓越的過濾能力，有效剔除錯誤信息，確保數據的準確性和可靠性。更為重要的是，神經網絡具備強大的自主學習和適應能力，能夠迅速適應不同的系統環境，掌握系統的處理模式，并提前預判系統中的其他活動情況，不斷提升自身的應用技能與效率[3]。

2 人工智能在計算機網絡技術中的應用

在大數據時代背景下，充分發揮人工智能技術的優勢，將其深度融入計算機網絡技術中，是一個值得深入探討的課題，具有積極的現實意義與實踐價值。

2.1 網絡安全技術的應用

2.1.1 檢測技術

使用人工智能技術檢測入侵行為，使計算機網絡安全性的檢測效率提高。人工智能網絡入侵檢測系統滿足了網絡資源安全性的基本要求，還兼顧生產生活和社會服務的實際需求。用戶基于系統生成的詳盡網絡攻擊報告，能夠迅速響應并妥善處理各類網絡安全問題，進而提升互聯網環境的安全性，保障生活網絡和社會生產的穩定運行。

2.1.2 防火墻技術

防火墻是保護用戶信息和資料安全的重要屏障，在企業級別中使用防火墻技術，能夠通過集成軟硬件技術，在計算機網絡的內外部之間構建起一道堅實的防護網，有效攔截并隔離來自不安全網絡的潛在威脅，防止其對內部網絡造成損害。在人工智能技術的加持下，防火墻的功能可以得到進一步增強，實現數據的流入流出控制，還能基于智能算法對通信進行反向控制，精準攔截并阻斷惡意網絡行為[4]。

2.1.3 智能問題求解

利用人工智能技術能夠使實際問題得到解決，將已知條件設置到網絡系統管理和評價過程中，根據系統人工智能使算法得到實現，包括：

1） 推理技術。根據指定的條件對系統問題根源進行推理，從而確定問題解決的算法和關鍵點。

2） 搜索技術。人工智能技術能夠根據不同的問題，以問題的區別、復雜度選擇搜索方式，使問題搜索的效率得到提高。

3） 求解技術。利用人工智能技術能夠對不同的搜索問題和結果求解，使問題得到解決，還能夠提高網絡資源應用率[5]。

2.2 網絡信息安全的應用

2.2.1 智能入侵檢測

在網絡空間中，傳統入侵檢測技術面臨著各種攻擊行為的挑戰，這對網絡的安全性和穩定性構成了威脅。因此，有必要利用人工智能技術來進行檢測，以確保計算機網絡的安全。通過人工智能技術中的智能入侵檢測系統能夠預測和識別計算機網絡中的潛在入侵行為，并據此設計入侵檢測數據庫。當系統檢測到入侵行為特征時，可以通過激活安全防御機制來解決問題。這種方式能夠主動地檢測網絡中的入侵行為，從而提高檢測能力和系統的實用性。

2.2.2 智能反垃圾郵件系統

用戶郵箱經常收到包含病毒鏈接等在內的垃圾郵件，這嚴重威脅到了電子郵箱的安全性。為了有效地攔截垃圾郵件，可以利用自然語言處理技術對郵件精準分類，以此提高電子郵箱的安全性，并防止用戶的隱私泄露。此外，通過對用戶郵箱進行綜合檢測和處理，可以有效地清除垃圾郵件[6]，如圖2所示為智能反垃圾郵件系統的工作流程。

2.2.3 網絡數據挖掘

大數據環境下的網絡數據具有高度的分散性和多樣性，其存儲方式也各不相同。若不對所挖掘的網絡數據進行有效篩選，將直接導致數據挖掘效率的低下。為此，我們可以借助人工智能技術中的關聯規則挖掘技術，對時空數據進行精準篩選，從而提升網絡數據挖掘的整體效率。在此過程中，還需進一步抽取關鍵篩選數據，并利用可視化圖像技術對這些數據進行深入分析，以便更直觀地理解數據背后的信息與趨勢。

2.3 共享網絡資源

互聯網上的數據資源浩如煙海，且大多處于分散狀態。為了更高效地利用這些數據資源，我們可以利用人工智能中的內容分發網絡技術來實現數據的共享與聚類。通過動態規劃網絡節點資源，我們可以打破數據孤島，實現資源的有效共享。在個人中心應用中引入個人信息共享模式，能夠整合多源智能網絡資源，并在收集用戶信息的基礎上，下載所需的網絡資源和數據。此外，結合網絡技術、掃描與打印技術，我們還能進一步提升硬件資源的共享效率。在實現軟硬件資源共享的過程中，利用網絡通行證進行統一管理，不僅能提高資源共享的便捷性，還能確保資源的安全性與高效性[7]。

2.4 代理技術的應用

代理技術指的是基于實體軟件的載體，簡單來說就是將智能手機中的應用程序作為主要載體。在日常生活與工作中，代理技術通過構建多樣化的代理數據庫，實現了對各類業務的高效代理處理。這一領域不僅是人工智能代理技術的關鍵所在，還極大地促進了信息數據的智能化分類，有效節省了用戶的時間與精力。具體而言，不同類型的代理數據庫能夠跨越數據層面的界限，實現信息的無縫貫通與共享。比如，用戶可以通過手機等智能設備，可以便捷地在代理數據庫中存儲個人數據，然后使用人工智能技術對數據深度分析，精準推斷用戶的偏好與需求，進而提供個性化的內容推薦。由于代理數據庫間的信息共享機制，系統能在分析用戶行為后，將結果自動存儲于其他相關數據庫中，逐步形成龐大的大數據網絡。這一過程中，智能手機內的各類應用程序能夠依據用戶的個人喜好，智能推送郵件提醒、會議日程安排、購物推薦等定制化信息，極大地提升了用戶體驗的個性化與智能化水平[8]。

2.5 企業管理技術

將人工智能技術應用到在企業管理過程中，能夠使企業管理質量和效率得到提高。使用人工智能技術實現企業管理技術的自動化監控管理，促進企業管理的信息化、自動化發展，企業管理人員也能夠針對性制定管理對策。使用人工智能技術還能夠滿足企業管理需求，降低企業管理成本，提高企業利潤和經濟實力。并且深入分析計算機網絡資源，整合企業所涉及的領域知識和經驗，提高企業計算機網絡系統的專業性，滿足企業管理需求。使用人工智能不僅能夠使計算機網絡服務專業化水平提高，還能夠促進企業智能化發展。

2.6 數據挖掘與融合

人工智能在對數據挖掘的過程中，要求通過連接數據和主機后尋找兩者特征，收集相關信息收集后尋找外界干擾規律，然后收集存儲。假如外界因素對計算機造成了干擾，要求結合當前具體情況提示系統出現問題，自動識別入侵對象并且攔截。系統對入侵對象防范，利用自身學習方式提高運行能力。通過數據挖掘對相關對象檢查，從而提高了計算機網絡安全性。工作人員要和信息處理方式結合對數據融合研究，和計算機系統傳感器結合后充分發揮計算機作用，提高系統的高性能。使用數據挖掘技術可以根據關鍵詞對信息深入挖掘，工作人員記錄后使后期查找更加方便。比如，如果外界不良信息對計算機網絡入侵時，操作人員和人工智能、計算機網絡結合，根據不良信息數據對計算機中相關數據挖掘，包括違規任務計劃、進程等，之后精準查殺。還能夠對入侵信息數據記錄，使非法入侵信息防護得到增強[9]。

3 結束語

人工智能以其獨特的特性，在計算機網絡技術領域展現了廣泛的應用前景。無論是從網絡安全的加固、網絡資源的有效管理，還是到數據挖掘的深化，AI 都扮演著至關重要的角色。在計算機網絡技術中，人工智能和大數據技術都有重要的作用，兩者結合能夠促進計算機網絡技術的發展。在接下來的應用實踐中，應不斷發展和完善AI技術，實現技術層面的突破，使計算機工作效率得到提高，利于計算機為人類生產生活服務，構建更加安全、高效的信息環境，從而促進社會和經濟的進步和發展。

參考文獻：

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[9] 徐小云.基于大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的研究應用[J].科技資訊，2019，17（25）：13-14.

【通聯編輯：光文玲】