人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

馬英英

人工智能技術(shù)能夠在各方面代替“人力”進(jìn)行工作，并將存儲(chǔ)的信息資源轉(zhuǎn)變成“生產(chǎn)力”，受到人們的青睞與重視。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠按照生產(chǎn)工程的具體生產(chǎn)目標(biāo)和管理任務(wù)，制定相應(yīng)的技術(shù)設(shè)計(jì)方案、操作流程、步驟以及編輯程序進(jìn)行運(yùn)作，對(duì)有效資源進(jìn)行優(yōu)化配置，加上人工智能技術(shù)具有信息處理和編輯特征，能提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可移植性，從而達(dá)到資源信息實(shí)時(shí)共享，提升工作效率的目的。文章主要從當(dāng)前我國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀與人工智能技術(shù)特點(diǎn)出發(fā)，對(duì)基于人工智能理論的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)以及具體應(yīng)用進(jìn)行了分析，希望能為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用提供借鑒。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)安全 人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 具體應(yīng)用

人工智能技術(shù)作為一門應(yīng)用型且跨學(xué)科的科學(xué)，涉及內(nèi)容復(fù)雜，主要包括心理學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)科、控制論、神經(jīng)生理學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等，具有在虛擬網(wǎng)絡(luò)中脫離人工處理、人工控制信息以及人工編輯的功能。不僅是現(xiàn)代化電子工程中的中樞機(jī)構(gòu)與重心，也是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)途徑。進(jìn)入二十一世紀(jì)后，我國(guó)大部分企業(yè)開始加大新技術(shù)、新工藝的研發(fā)，拓寬工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，為自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的轉(zhuǎn)型做出努力，以研發(fā)出人工智能技術(shù)并加以應(yīng)用。從2010年以來(lái)，我國(guó)自行研發(fā)與引用國(guó)外的人工智能技術(shù)，并成功應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的案例已經(jīng)超過(guò)數(shù)十萬(wàn)，改善了我國(guó)人們生活基礎(chǔ)元素，為將來(lái)科學(xué)技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇。

1 當(dāng)前我國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀與人工智能技術(shù)特點(diǎn)

1.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀分析

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是每一為公民都應(yīng)了解和維護(hù)的職責(zé)，人們?cè)谙硎芫W(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的方便同時(shí)，個(gè)人信息和財(cái)產(chǎn)安全也遭受威脅。具體可從以下幾方面進(jìn)行分析：

（1）當(dāng)用戶使用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，瀏覽相關(guān)網(wǎng)站，這時(shí)網(wǎng)頁(yè)會(huì)自動(dòng)跳出一些與所需信息無(wú)關(guān)的廣告，向用戶傳達(dá)信息以干擾用戶的使用。

（2）當(dāng)用戶在下載相關(guān)信息數(shù)據(jù)過(guò)程中，極易下載有病毒的信息數(shù)據(jù)，一旦將病毒下載并保存到電腦后，不僅不能正常使用，還會(huì)給電腦硬件設(shè)備造成威脅，讓電腦長(zhǎng)期處在“危險(xiǎn)”狀態(tài)中。

（3）不法分子故意侵入用戶系統(tǒng)，傳播木馬病毒和編寫病毒代碼，篡改信息數(shù)據(jù)，以擾亂正確的信息源代碼。從這些跡象表明，這些不良信息的出現(xiàn)，是網(wǎng)絡(luò)黑客和不良商家受利益驅(qū)使，為了獲取相應(yīng)利益，在網(wǎng)絡(luò)上傳播病毒，導(dǎo)致密碼賬號(hào)泄露、篡改數(shù)據(jù)信息、用戶無(wú)法登錄和網(wǎng)絡(luò)端口故障問(wèn)題普及，給計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全使用造成威脅。

1.2 人工智能技術(shù)的特點(diǎn)

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全管理領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，緩解網(wǎng)絡(luò)管理工作人員的壓力，提升網(wǎng)絡(luò)管理效率。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)相比，人工智能技術(shù)的使用無(wú)論是從速度、效率，還是可操作性方面均有明顯提升，具體體現(xiàn)在以下幾方面：

（1）具有處理模糊信息能力。由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在許多不確定和無(wú)法預(yù)知的模糊信息，因此應(yīng)用人工技能技術(shù)，能夠通過(guò)模糊邏輯的推理模式對(duì)信息進(jìn)行處理，提升處理信息能力。

（2）具備學(xué)習(xí)能力與處理非線性能力。人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全處理模式不同，具有學(xué)習(xí)能力與處理非線性能力等特點(diǎn)，因?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有海量且復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)，要想從這些信息中獲取有效數(shù)據(jù)信息，必須從學(xué)習(xí)入手，推理出簡(jiǎn)單信息，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能滿足這一要求。

（3）計(jì)算成本投入較低。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要是通過(guò)控制算法進(jìn)行計(jì)算，能夠一次性完成計(jì)算任務(wù)，減少資源消耗量，實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能同時(shí)，提升網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的速度。

2 基于人工智能理論的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 異常檢測(cè)方法

2.1.1 聚類分析

聚類分析法是按照樣本集中的樣本特點(diǎn)，建立一種層次型、網(wǎng)格、劃分型、基于模型以及概率密度的模型聚類方法。其中，層次型的作用是層層分解樣本集。劃分型是利用劃分方法，建立數(shù)據(jù)集。網(wǎng)格是將樣本集轉(zhuǎn)變成網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，然后按照單元數(shù)據(jù)來(lái)聚類。概率密度是根據(jù)數(shù)據(jù)集鄰近區(qū)域的密度，設(shè)定閾值，即可進(jìn)行聚類?；谀Ｐ蛣t是先建立假設(shè)模型，并按照樣本集收集的數(shù)據(jù)和模型來(lái)聚類。

2.1.2 克隆選擇法

克隆選擇法即是按照生物學(xué)的免疫系統(tǒng)，建立的一種克隆選擇算法。克隆選擇法集凈化搜索、全局搜索、隨機(jī)搜索以及局部搜索為一體的克隆算子，具有收斂速度高的特點(diǎn)。

2.1.3 克隆選擇模糊聚類算法

基于克隆選擇模糊聚類算法的工作流程為：對(duì)抗體群落進(jìn)行初始化—克隆操作—免疫基因操作—克隆選擇操作—克隆死亡操作—一步迭代算子—抗體編碼。即是抗體群落經(jīng)過(guò)初始化后，形成：

親和度的計(jì)算公式為：

并對(duì)其進(jìn)行判斷，確保符合一步迭代終止要求；然后執(zhí)行克隆操作獲得A'（k），免疫基因操作為A''（k），克隆選擇操作為新的抗體群A（k+1），等到滿足克隆死亡操作：

再次執(zhí)行親和度，達(dá)到 后，即可返回一步迭代，完成判斷工作。

2.2 證據(jù)組合規(guī)則

2.2.1 規(guī)則思路

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全管理對(duì)證據(jù)收集具有重要意義，但是由于證據(jù)信息具有不確定與多樣化影響因素，因此要想確保信息收集完整、可靠及高效，需要制定基于交補(bǔ)分擔(dān)準(zhǔn)則的證據(jù)組合規(guī)則，建立一個(gè)證據(jù)信息集合x與y，并對(duì)集合的文氏圖進(jìn)行繪制，從而獲取有效數(shù)據(jù)，找出數(shù)據(jù)信息中的沖突問(wèn)題與局限問(wèn)題，并采取有效措施予以處理。集合x與y的交補(bǔ)關(guān)系可劃分為XC∩YC、XC∩Y、X∩YC、X∩Y等四種方法；設(shè)置步驟為：使用二進(jìn)制0、1代表x、y的原集與補(bǔ)集，X∩Y代表（11）2；XC∩YC表示外部部分不予分配；XC∩Y代表（01）2；而X∩YC代表（10）2。并在焦元x與y設(shè)置證據(jù)信息E1與E2，然后利用m1（x）與m2（2）對(duì)集合x、y的bba進(jìn)行區(qū)分，以提升安全管理效率。

2.2.2 信度平均交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則

與比例均衡交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則相比，信度平均交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則具有明顯優(yōu)勢(shì)：可在λ1和λ2方法中，選取其中任何一種方法進(jìn)行運(yùn)算。例如比例均衡交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則λ1，λ2∈[0，1]，而信度平均交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則則是設(shè)定xy=φ，λ1=λ2=0；若XY=φ；YX=φ，λ2=1，或者是λ1=λ2=0.5。

2.3 P2P信任管理模型

2.3.1 節(jié)點(diǎn)的bba建模

根據(jù)數(shù)據(jù)信息形式，將其劃分為兩種類型，包括：信任文件（G）與惡意文件（M），并加以識(shí)別框架。設(shè)節(jié)點(diǎn)i，推薦節(jié)點(diǎn)j的信譽(yù)信息置信度為，，且，選擇任意節(jié)點(diǎn)Ri對(duì)的支持強(qiáng)度為：

假設(shè)節(jié)點(diǎn)j的推薦節(jié)點(diǎn)為n個(gè)，能形成n個(gè)和j交互后對(duì){G}，{M}支持的推薦證據(jù)。

2.3.2 證據(jù)的預(yù)處理

證據(jù)的預(yù)處理即是對(duì)某個(gè)證據(jù)源的證據(jù)和證據(jù)之間的一致性進(jìn)行檢測(cè)，以提升證據(jù)的可信度。具體表現(xiàn)在以下幾方面：事先對(duì)每個(gè)焦元屬性的可能進(jìn)行檢測(cè)，然后通過(guò)收集證據(jù)來(lái)獲取焦元可能性的支持度，最后對(duì)證據(jù)的可信度進(jìn)行診斷。即是焦元的可能性支持程度越高，證據(jù)收集的可信度越高；相反，證據(jù)收集的可信度越小。

2.3.3 對(duì)P2P信任模型進(jìn)行計(jì)算

基于改進(jìn)證據(jù)組合規(guī)則的P2P信任模型計(jì)算的工作流程為：開始—置信度的確定—對(duì)計(jì)算基本信息進(jìn)行分配—預(yù)處理法和去相關(guān)算法的使用—證據(jù)信息的融合—對(duì)評(píng)判節(jié)點(diǎn)信任度進(jìn)行綜合。即是利用識(shí)別框架對(duì)信任文件與惡意文件的置信度進(jìn)行確認(rèn)，并對(duì)文件類別進(jìn)行計(jì)算，以獲得推薦信息的基本信度分配函數(shù)，然后使用預(yù)處理算法與信度去相關(guān)算法過(guò)濾干擾信息，讓各個(gè)證據(jù)之間保持獨(dú)立。最后通過(guò)信度平均交補(bǔ)分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則錄入推薦信息，并按照信任度評(píng)價(jià)方法對(duì)節(jié)點(diǎn)信任點(diǎn)進(jìn)行判斷，從而形成完整的P2P信任模型。

3 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的具體應(yīng)用

3.1 網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成

網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)等高科技技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，使得人工智能在工程內(nèi)的設(shè)計(jì)要求與原則被再次改寫，主要原因是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展創(chuàng)造有利條件，讓人工智能技術(shù)從具象發(fā)展轉(zhuǎn)變成宏觀發(fā)展，由原始定向數(shù)據(jù)處理和改革向大批量、高頻率和高密度處理數(shù)據(jù)信息方向轉(zhuǎn)變，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成。例如在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全管理方面，可利用人工智能技術(shù)在管理操作界面上錄入“防火墻”指令，對(duì)不良信息的干擾影響進(jìn)行攔截、屏蔽和清楚，一旦系統(tǒng)檢測(cè)出“不良郵件”，會(huì)自行將攔截信息發(fā)送到檢測(cè)中心，如果郵件的安全屬性出現(xiàn)疑問(wèn)或者是不合格問(wèn)題，將會(huì)被納入到不安全郵件范圍內(nèi)?？梢?，智能化控制不僅體現(xiàn)在處理信息數(shù)據(jù)的水平上，還體現(xiàn)在工人智能技術(shù)的應(yīng)用范圍上，只要計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用程序需要，人工智能技術(shù)的運(yùn)行系統(tǒng)即可根據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行智能操作。

3.2 修繕設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)管理工作

要想設(shè)計(jì)出高效、便捷和通達(dá)的信息通道，建立智能化控制能力的工程結(jié)構(gòu)雛形，人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有重要作用。具體表現(xiàn)為技術(shù)改革作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的不然趨勢(shì)，為迎合發(fā)展環(huán)境與歷史背景，可通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)修繕設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)管理，以提高設(shè)計(jì)工作效率。此外，應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠快速處理、分析數(shù)據(jù)信息的有效性，從而提升技術(shù)檢測(cè)的精確度。例如在信號(hào)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作中，應(yīng)用人工職工技術(shù)修繕設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)管理，需要結(jié)合信息分解和系統(tǒng)分析技術(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)，充分利用人工智能的專家知識(shí)庫(kù)，輸入有關(guān)的結(jié)語(yǔ)，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行管理、評(píng)價(jià)，以解決該領(lǐng)域存在的問(wèn)題，從而提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)總體管理效率。

3.3 模式識(shí)別

模式識(shí)別即通過(guò)計(jì)算機(jī)，利用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)對(duì)模式（環(huán)境與客體的統(tǒng)稱）的自動(dòng)處理和判讀進(jìn)行研究，例如使用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)文字、聲音、物體的自動(dòng)識(shí)別，這也是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)關(guān)鍵突破口。對(duì)人類使用者而言，最重要的是通過(guò)聽覺器官和視覺氣管來(lái)獲得聲學(xué)和光學(xué)信息，這也是人工智能模式識(shí)別的兩個(gè)忠告方面，例如目前市場(chǎng)上常見的光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)（OCR），語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)等代表性產(chǎn)品，這些模式識(shí)別最顯著的特征就是具備高速、準(zhǔn)確、高效的優(yōu)點(diǎn)，與人類自學(xué)習(xí)過(guò)程類似，例如“漢字識(shí)別”：首先將漢字進(jìn)行圖象分析處理，將其主要表達(dá)特征與漢字代碼存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)當(dāng)中，類似于教師教我們?nèi)绾螌⑦@個(gè)字的讀法、寫法、意思等知識(shí)存儲(chǔ)進(jìn)大腦，這一過(guò)程叫做“智能訓(xùn)練”或“自學(xué)習(xí)”，識(shí)別過(guò)程就是將輸入或掃描的漢字圖象進(jìn)行處理后與計(jì)算機(jī)中所存儲(chǔ)的所有漢字進(jìn)行比較，以最相近的字作為識(shí)別結(jié)果，這一過(guò)程即“匹配過(guò)程”。

3.4 提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的功能

為了提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的功能，人工智能技術(shù)可根據(jù)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，結(jié)合多樣化的生產(chǎn)功能標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置與人工智能不同的交互結(jié)合體，形成設(shè)計(jì)工程的技術(shù)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)工程的智能化。例如人工智能技術(shù)中的Agent技術(shù)，能夠在計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)中利用知識(shí)資源庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)提供權(quán)威性和完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)與對(duì)比數(shù)據(jù)，并借助通訊軟件對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)控，將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的資源全部輸送到系統(tǒng)操作界面上，為操作目標(biāo)與任務(wù)提供服務(wù)，以拓展計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用的功能影響，從而達(dá)到提升解釋推理工作質(zhì)量與水平的目的。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中，對(duì)各行各業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。而人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，要想提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的質(zhì)量，充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)功能，必須根據(jù)具體情況，在基于人工智能理論的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，將其靈活運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成和修繕設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)管理工作中，提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的功能，從而為人們提供更多的人性化與智能化服務(wù)。

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作者單位

湖南信息學(xué)院 湖南省長(zhǎng)沙市 410151