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计算机网络基于人工智能的技术应用研究

2023-09-15 93 上传者：管理员

摘要：计算机网络技术已经进入到人们日常生活的各个方面，也使人们的生活更加方便。在计算机网络技术不断进步和发展的过程中，人工智能技术也逐渐发展。针对人工智能技术来说，为计算机网络发展领域中最有前途的，能够在官方中使用，还能够应用到生活中，促进了计算机网络的发展。以此，本文就分析人工智能技术在使用过程中的优势，对人工智能技术应用到计算机网络化中进行分析。

关键词：
人工智能
安全管理
网络技术
计算机网络
计算机网络化
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随着计算机网络技术的持续发展，对计算机网络人性化和智能化的需求也更高。但是，因为计算机网络信息安全问题时有发生，网络技术发展还在不断完善，合理使用人工智能技术能够对网络信息进行智能化的绑定和跟踪，使计算机网络信息安全管理工作得以顺利开展进。因此，将人工智能应用到计算机网络技术中尤为重要。

1、人工智能技术的应用优势

1.1人工智能技术

人工智能技术指的是在实际应用中能够有效获得人类的行为、意识和思维，具备人工智能的功能。在日常工作和生活中，能够使人类高效率地完成高危险性、复杂的工作。在计算机网络技术使用的过程中，科学合理地使用人工智能具有重要意义。以人工智能超摄计算机处理单一的方式转变，并且从数字处理过渡成为知识处理和问题求解的层面，针对不规则信息内容进行处理，全面整合资源数据，强化技术信息处理技术和防护能力。

其次，使用人工智能技术还能够精准掌握系统资源情况，实现用户的资源共享。基于此，使信息库作为重要平台进行完善和总结，提高信息处理效率和精准度，使网络管理水平得到强化。

1.2人工智能技术的优势

在信息技术不断发展的过程中，计算机网络具备动态性、瞬变性、时效性等特点，因而使用灵活技术可以保证计算机网络稳定、安全地运行。和现有计算机管理技术对比，人工智能技术的优势为：

1.2.1模糊逻辑能力

人工智能技术能够模拟人类模糊逻辑思维，解决不确定性、不可知的问题。模糊逻辑不需要精准描述系统数据模型，只需要相对确定、可知的模糊逻辑。所以，在使用计算机网络后，能够使计算机网络模糊信息处理能力得到提高。

1.2.2数据推理能力

人工智能数据推理能力的重点为根据历史数据进行分析和自学学习，在计算机网络技术中使用人工智能技术，根据数据推理能力使计算机网络信息处理精准性、效率得到提高，尤其是计算机数据库网络数据记忆和处理方面，人工智能数据整合效率更加精准，既避免人为差错和失误，也回避人为感情用事。

1.2.3协作整合能力

人工智能协作整合能力重点为信息资源整合，因为人工智能信息整合处理能力良好，能够提供给用户数据共享、传输的服务，对网络资源深度和广度进行整合管理，使网络管理整体工作效率得到提高。人工智能协作整合并不是简单整合计算机计算资源，而是整合计算机多个系统，以不同任务工作需求利用系统运行解决，使计算机资源使用率得到提高，极大地提高网络管理的工作效率。

1.2.4计算成本低

人工智能技术能同时利用多个逻辑控制算法进行数据运算，和传统单一数据运算模式对比，人工智能数据运算的占用资源比较少、运算效率快、精准性比较高。在计算机网络中利用人工智能优势及时运算，提高计算机网络的运行效率，大大节约计算资源，使计算资源使用率得到提高。

2、人工智能应用到计算机网络中的策略

人工智能在计算机网络安全技术中应用的结构详见图1，主要包括检测技术、智能问题求解和防火墙技术。

图1应用结构

2.1检测技术

在人工智能技术逐渐成熟的过程中，促进了现代信息技术、大数据和云计算的发展。此技术与人类的日常生活息息相关，人工智能自主检测入侵行为，替代了人工的手段，对计算机网络安全进行控制。将人工智能技术应用到网络入侵检测系统中，能够提高生活、生产与信息系统的网络资源安全性，以智能化统计分析系统对网络数据进行分析，自动生成网络攻击的检测报告。对用户反馈设计网络安全处理的策略，避免互联网系统不会受到攻击，进一步提高社会生产、生活网络的稳定性。

2.2智能求解问题

利用人工智能进行智能技术分析问题，就是利用网络系统评价和管理中存在的已知的条件，按照人工智能系统选择步数，从而使算法得到实现。人工智能问题的求解技术主要包括：其一，推理技术。根据指定条件智能化推理系统问题的根源和种类，解决问题算法和关键点；其二，人工智能能够以不同问题和搜索结果求解，使用技术使网络资源使用效率得到提高；其三，搜索技术。人工智能以不同问题的差异对问题空间与状态空间灵活使用，根据不同问题区别、搜索方式和复杂程序进行选择，使人工智能搜索问题的效率得到提高。

2.3防火墙技术

所谓防火墙指的是由硬件设备和软件设备组成、在公共网和专用网之间、外部网和内部网之间形成的一个保护屏障，是一种获取安全性方法的形象说法，它实际上是一种隔离技术，它就像一扇门，能允许你“同意”的人和数据进入你的网络，同时将你“不同意”的人和数据拒之门外，最大限度地阻止网络中的黑客来访问你的网络。人工智能的防火墙能对数据信息自动进行分析与处理，及时发现网络中不安全因素并且处理，避免病毒入侵，且数据运算量较低，安全性比较高。

2.4专家系统

专家系统是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统。人工智能技术中专家系统利用创建专家数据库自动从专家那里获得的知识，收集专家经验，对专家知识进行提炼总结，使最终结果在专家系统中自动录入，对专家系统知识进行完善，表达和推理某些知识领域。专家系统除了能够在计算机网络信息管理中使用，还能够实现计算机网络信息系统的评价。利用完成总结后的专家经验存储到系统数据库中，并且实现每条经验的顺序编码，方便查询专家经验。在人们生活不断发展中，提高了计算机网络应用比例。为了保证计算机网络运行安全性，以专家系统存储技术提高计算机网络用户数据的安全性。人工智能技术应用到计算机网络技术中，能够开展专家系统工作，实现专家数据库的创建，将其编译成为特殊的指令。假如外界影响到计算机网络信息，以指令精准、及时地进行判断。根据外界入侵对原因进行分析，制定防范和解决对策，提高计算机网络安全检测效率。

2.5数据挖掘技术

数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、随机的模糊的、数据中提取人们事先不知道的、隐含在其中的、但又是潜在有用的知识和信息的过程。人工智能的数据挖掘技术功能就是自动收集数据信息，并且对信息进行分类、挑选和处理，实现数据报告的制作，将报告发送到计算机用户中，对计算机网络安全状态进行分析，保证网络运行的安全性。但是，在实际使用中，入侵检测技术会影响到计算机网络数据资源的保密性、完善性与安全性。利用人工智能学习的能力，以性能分析和抵御外界入侵的能力对比外界信号入侵本机模式与正常的运行状态，在自身数据库中记录研究结果，完善入侵检测技术，在计算机网络运行中出现入侵问题的时候，人工智能就能够有效识别入侵问题。

3、人工智能在计算机网络技术中的使用

3.1在网络安全管理中的使用

计算机网络具有复杂的工作环境，将问题合适的处理方法应用到网络管理中。其特点为可变化性和动态性，降低网络的管理质量，使网络管理难度得到提高，网络管理的内容主要包括：其一，系统漏洞扫描码。将网络访问控制应用到应急服务体系中；其二，网络管理评估。提高网络监控数据的保密性，应用到安全技术培训和数据恢复中。在工作时人工无法解决大部分的工作，此时就可以使用人工智能技术。尤其是在计算机网络管理中应用人工智能技术，实现网络管理实时性。在现代入侵检测中人工智能技术不断发展，包括人工神经网络、专家系统等。此技术都能够在入侵检测中进行验证，使网络系统安全性得到提高。另外，人工智能技术对数据进行分析，分类网络数据，拦截安全系数比较低的信息。

3.2在安全管控中的使用

不同行业应用人工智能的网络安全管理比例不同，全面分析显示人工智能技术对网络运行过程中的问题和漏洞进行修复，在修复中保护用户信息，利用人工智能技术实现防火墙的创建，对网络漏洞实时监测，通过相应的技术细化信息，提高网络实际运行中的效率，对网络系统安全性进行访问，使风险因素得到降低。假如在计算机使用中存在问题，就会提高计算机的风险概率。另外，防火墙技术在使用过程中对病毒入侵实时监测，通过人工智能技术对数据自动收集、分析、筛选，以编程的方式实现数据报告的生成，对用户发送实际情况，全面检测防火墙技术，使计算机安全性能得到提高。

3.3在系统管控中的使用

计算机网络技术在各行业中广泛使用，发挥了社会经济文化良性发展的作用。为了将人工智能技术应用到计算机网络技术中，利用专家数据库创建特定计算机编码，利用人工智能技术解决问题。在此过程中，通过人工智能推理功能对数据库中隐藏信息进行深入挖掘，并且科学整理数据，提高计算机系统管控与评价能力。

3.4在系统评价中的使用

将人工智能技术应用到大数据时代中，能够应用计算机网络管理的共享化、智能化。通过专家系统将大量知识与经验信息输入到内部系统中，利用问题求解技术、数据挖掘技术进行信息数据的分析与研究，创建综合性能管理系统，使网络管理工作中的问题得到解决与处理，实现网络安全管理计算机。另外，人工智能技术还能够实现新知识的学习，使新问题得到解决。

3.5人工神经网络的应用

基于人工智能的人工神经网络能够对人脑正常运行方式进行模拟，和其他应用系统对比，人工智能网络的接受性与容错性良好。通过人工神经网络精准识别存在噪声、畸变的输入模式，结合各种检测系统能够提高计算机网络检测效率。对于庞大的数据信息应用人工神经网络的主要优势就是低价值密度数据分析，主要包括噪声输入与畸变输入两种模式。科研人员利用秉性检测信号方式对计算机网络管理安全性保证，人工神经网络的使用能够分析大数据背景下的庞大数据信息。另外，使用人工神经网络还能够对复杂多变的数据信息进行处理，还能够识别语言、音频、图像等信息。在实际使用的过程中，人工神经网络具备高容错性、智能化和自学习等优势，解决了传统人工智能对于直觉处理方面的缺陷，例如对非结构化信息、语音模式识别等的处理，使之成功应用于神经专家系统、组合优化、智能控制、预测、模式识别等领域。另外，在计算机运算能力快速增长的过程中，人工神经网络也在不断改变，实现图形展示处理的图像处理GPU反应速度比CPU要快，使人工神经网络的处理精度、深度、速度得到提高。人工神经网络优化算法能够实现人脑的自动匹配，虽然在应用过程中存在问题，但是目前已经研发了人工神经网络算法技术的改进，有效处理复杂内容。

4、结束语

因为需求量的不断增加，计算机网络技术也在不断地发展，网络安全问题也尤为重要。只有融合两者，才能够使人工智能技术在计算机网络技术中的发展更加深远。另外，在计算机网络管理和评价系统工作中，人工智能也有重要的作用。

参考文献:

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文章来源:尹蓉.基于人工智能的计算机网络技术应用研究[J].网络安全技术与应用,2023,(09):161-163.

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期刊名称：网络安全技术与应用

期刊人气：2249

期刊详情

主管单位：中华人民共和国教育部

主办单位：北京大学出版社

出版地方：北京

专业分类：科技

国际刊号：1009-6833

国内刊号：11-4522/TP

邮发代号：2-741

创刊时间：2001年

发行周期：月刊

期刊开本：大16开

见刊时间：1-3个月

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