人工智能在計算機網(wǎng)絡中的應用

葛 裴 中國信息通信研究院技術(shù)與標準研究所助理工程師

1 引言

隨著近些年科技日新月異的發(fā)展，人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等詞成為當今的熱搜詞匯。人工智能可謂是其中的“當紅炸子雞”，無論是國內(nèi)還是國外，都得到了相當高的關注，并且人工智能在越來越多領域扮演著舉足輕重的地位。而計算機網(wǎng)絡發(fā)展至今，單純的數(shù)據(jù)運算、問題求解和功能搜索等已經(jīng)很難適應網(wǎng)絡飛速發(fā)展的需求，加之當今人們越來越重視網(wǎng)絡信息安全方面的問題，因此將人工智能與計算機網(wǎng)絡技術(shù)進行一定程度上的融合，使二者共同發(fā)展，具有空前而深遠的影響。

2 人工智能概述

自人工智能1956年被正式提出至今，幾十年來取得了長足的發(fā)展，其概念也在不斷地發(fā)生變化。雖然人工智能屬于計算機科學的一個分支，但它的研究卻不僅僅涉及到計算機科學，還涉及如腦科學、心理學、邏輯學、語言學、行為科學和認知科學等多重科學領域。只有相當專業(yè)和系統(tǒng)的綜合能力才能被稱之為人工智能。簡單來說，人工智能就是“智慧”的計算機，它可以模擬人類思維、意識、行動等行為模式，并可以幫助人們提高效率、高質(zhì)量地完成一些高危復雜的工作，同時具有一定的學習可推理能力。

事實上，人工智能的發(fā)展并不是一帆風順的，這期間經(jīng)歷了很多曲折的過程，人工智能自首次提出后，在受人追捧和快速發(fā)展的同時也飽受批評和質(zhì)疑，這期間人工智能經(jīng)歷過兩次“寒潮”。由于人工智能理念提出后，人們對該項目期待過高且對項目整體難度評估不足，無法達到當時預期的結(jié)果。到了20世紀70年代，人工智能研究遇到瓶頸，其研究經(jīng)費也被轉(zhuǎn)移到其他的項目上，人工智能此時進入了第一次低谷。直到1980年，人工智能中專家系統(tǒng)的價值逐漸體現(xiàn)，被廣泛地商用，人工智能才開始復蘇。但是好景不長，自1987年開始蘋果和IBM生產(chǎn)的計算機沒有用到AI技術(shù)但性能卻超過了價格昂貴的帶有“專家系統(tǒng)”的通用計算機。至此，人工智能硬件市場受到嚴重打擊，之前的風光不再，經(jīng)歷了第二次寒冬。而從20世紀90年代中期開始，隨著人工智能技術(shù)尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的逐步發(fā)展，以及人們對人工智能開始抱有客觀理性的認知，人工智能技術(shù)才開始進入平穩(wěn)發(fā)展時期。

縱觀人工智能發(fā)展的歷程，計算機網(wǎng)絡技術(shù)與其相輔相成，相互依賴，并且在對方的領域內(nèi)都發(fā)揮著決定性的作用。

3 計算機網(wǎng)絡技術(shù)中存在的問題

從物理學角度來講，計算機網(wǎng)絡傳輸速度最大的就是光速。雖然理論上量子通信可以實現(xiàn)超光速通信，但短期內(nèi)應該還是很難超越光速。對于計算機網(wǎng)絡來說，要想適應飛速發(fā)展的時代，需要尋找出路來彌補傳輸速度的瓶頸，同時對數(shù)據(jù)報文交互的要求也提出了更高的要求。目前，網(wǎng)絡里的數(shù)據(jù)資源龐大，而且具有不連續(xù)、不規(guī)則的特點，這對于普通的計算機要想從中找出規(guī)律十分困難，從而很難保障數(shù)據(jù)的有效性、真實性和準確性。因此，很大程度上降低了網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中網(wǎng)絡控制和網(wǎng)絡監(jiān)視的精準性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的不斷增加，云計算、大數(shù)據(jù)的盛行，雖然給人們帶來了便捷的體驗，但人們也越來越重視用戶信息的安全問題。近年來，相關節(jié)目也多次報道過關于個人信息泄露、網(wǎng)絡犯罪等內(nèi)容。如何有效遏制類似的犯罪并能嚴厲打擊這種行為，則需要計算機網(wǎng)絡技術(shù)依托人工智能，建立一套完善的網(wǎng)絡管理機制，使其不僅能夠及時、精準、有效地打擊犯罪，同時還可以對網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)采集、分析并擁有相應的故障檢測和處理的能力，讓我們的網(wǎng)絡環(huán)境可以健康、有序的發(fā)展。

4 計算機網(wǎng)絡發(fā)展趨勢

伴隨著通信網(wǎng)絡規(guī)模逐步擴大、用戶數(shù)量快速增長以及Web2.0時代的到來，不同用戶對網(wǎng)絡中信息的需求以及個人偏好、習慣都會有所不同，并且當今的網(wǎng)絡用戶已經(jīng)不僅僅是信息的消費者，同時也是信息的生產(chǎn)者。這就需要一個既可以提供定制或能滿足不同用戶需求的專門的服務網(wǎng)絡，又能存儲和傳輸大量多媒體信息和互聯(lián)網(wǎng)流量的網(wǎng)絡環(huán)境。如果這里面沒有一個智慧的“管理者”和大的網(wǎng)絡容量，如此復雜的要求是難以想像的。人工智能的引入，使我們有能力迎接這些挑戰(zhàn)。

如今網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)異構(gòu)化趨勢已經(jīng)日益展現(xiàn)，在不遠的將來5G的應用還將會給網(wǎng)絡形態(tài)帶來重大調(diào)整，這樣必然導致網(wǎng)絡設備和用戶終端的增長，以及網(wǎng)絡復雜性的增加。在此背景下，要想保障計算機網(wǎng)絡能夠高質(zhì)量的運行、維護以及管理，除了提高網(wǎng)絡設備容量之外，還需要借助智能化的工具和技術(shù)來提高網(wǎng)絡整體性能。通過引入更多的智能元素，來滿足不同用戶的需求、降低運營成本、提高網(wǎng)絡性能。

5 人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡中的優(yōu)勢

隨著計算機網(wǎng)絡技術(shù)的突飛猛進，當前的計算機網(wǎng)絡環(huán)境具有很多鮮明的特點，如信息的瞬時性、傳輸速度的高速性等特點。結(jié)合這些特點，為了更合理、高效、穩(wěn)定地管理好網(wǎng)絡系統(tǒng)，具有一套成熟的網(wǎng)絡管理技術(shù)與管理方法是必不可少的。而結(jié)合人工智能技術(shù)管理網(wǎng)絡系統(tǒng)，其具備非常突出的優(yōu)勢。

5.1 學習能力

在計算機網(wǎng)絡中，存在龐大的信息量，信息和概念處于不同的層次，所有的信息都有其自身的價值和意義。然而到目前為止，還沒有任何一個網(wǎng)絡模型能夠精準描繪網(wǎng)絡流量特征。幸運的是，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)開始進入到認知時代，其可用性也已經(jīng)得到證實。通過人工智能超強的學習能力，機器系統(tǒng)能夠利用已有的訓練數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)挖掘來處理海量數(shù)據(jù)，并通過對低層次信息的學習、分析和推理等環(huán)節(jié)，提升相關概念的層次和等級獲取更有價值的信息，從而可以提高分析的準確性，并進一步實現(xiàn)網(wǎng)絡與服務的智能化管理。

5.2 理解和推理能力

在瞬息變化的網(wǎng)絡環(huán)境中，存在著很多模糊不確定的信息，資源的狀態(tài)信息在發(fā)送到網(wǎng)絡管理系統(tǒng)時可能已經(jīng)發(fā)生了變化。而人工智能不需要準確描述系統(tǒng)的數(shù)學模型，恰好能夠具有處理這種模糊邏輯和不確定性推理的能力。因此，利用人工智能其特有的推理、協(xié)作能力和模糊邏輯處理方式，可以最大限度優(yōu)化計算機網(wǎng)絡的環(huán)境，進一步提升網(wǎng)絡管理和信息處理的能力。

5.3 協(xié)同合作的能力

由于網(wǎng)絡的范圍和規(guī)模都在不斷增長，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)復雜性也在快速增長，這給網(wǎng)絡技術(shù)管理提出了更高的要求，如果僅對網(wǎng)絡進行單一化的管理，則難以解決網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)復雜的問題。因此，不得不處理諸如網(wǎng)絡節(jié)點之間的任務分布、通信與協(xié)作等問題。利用人工智能的非線性協(xié)作能力可以有效地協(xié)調(diào)網(wǎng)絡中的不同層級的關系，實現(xiàn)網(wǎng)絡各層之間的協(xié)同管理。

5.4 降低成本

在對計算機網(wǎng)絡信息進行解析時，一般都是通過搜索不同的算法得以實現(xiàn)。但由于被控對象隨著尺寸的增長會導致計算量的增加，進而影響了網(wǎng)絡管理的整體速度。而人工智能技術(shù)所采用的控制算法可以快速、高效且一次性完成最優(yōu)的計算任務，不但節(jié)省了計算資源，還可以實現(xiàn)對計算機網(wǎng)絡管理的高效處理。

6 人工智能在計算機網(wǎng)絡安全管理技術(shù)中的應用

在計算機網(wǎng)絡安全管理技術(shù)中，最主要的內(nèi)容包括反垃圾郵件、防火墻和入侵檢測3個部分，同時網(wǎng)絡控制和網(wǎng)絡監(jiān)視則是網(wǎng)絡管理系統(tǒng)過程中最重要的兩個環(huán)節(jié)。結(jié)合人工智能在計算機網(wǎng)絡中的這些優(yōu)勢，可以更好地管理計算機網(wǎng)絡安全。

6.1 智能反垃圾郵件系統(tǒng)

人工智能應用在反垃圾郵件系統(tǒng)中，除了可以保護用戶數(shù)據(jù)的安全外，最主要的是可以檢測掃描用戶郵件并進行智能識別，及時發(fā)現(xiàn)其中的敏感信息，同時采取有效防范措施阻止惡意郵件，使用戶免受垃圾郵件騷擾之憂。當前使用的騰訊企業(yè)郵箱就已經(jīng)把這項人工智能反垃圾郵件系統(tǒng)運用在其中，效果顯著。

6.2 智能防火墻系統(tǒng)

防火墻作為網(wǎng)絡安全設備已被普遍應用。傳統(tǒng)的防火墻需要依靠網(wǎng)絡管理員為其設置安全規(guī)則來準許什么數(shù)據(jù)包可以通過、什么數(shù)據(jù)包應被拒絕。這里面更多的是依靠管理員來保障數(shù)據(jù)包的安全性，單就防火墻本身是無法判斷一個正常的數(shù)據(jù)包和一個惡意的數(shù)據(jù)包有什么不同。而智能防火墻引用的識別技術(shù)，可以很好地自行分析和處理相應的數(shù)據(jù)，同時又能巧妙地融合代理技術(shù)和過濾技術(shù)，不但可以降低計算機對數(shù)據(jù)的運算量，還能拓寬監(jiān)控范圍，有效地攔截對網(wǎng)絡有害的數(shù)據(jù)流，從而更好地保障網(wǎng)絡環(huán)境的安全。

6.3 智能入侵檢測系統(tǒng)

在網(wǎng)絡安全威脅日益嚴重的今天，入侵檢測技術(shù)的重要性不言而喻。傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)在檢測速度、檢測范圍和體系結(jié)構(gòu)等方面均存在短板。為了彌補這些短板，智能入侵檢測系統(tǒng)借助人工智能中的模糊信息識別、規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)，提升入侵檢測效率，并且可以最大程度地抵御來自于各方病毒入侵所帶來的潛在威脅。

6.4 網(wǎng)絡監(jiān)測與控制

要想實時地掌握計算機網(wǎng)絡中的信息，需要網(wǎng)絡具有將數(shù)據(jù)信息上傳的功能。目前，已有諸如深度報文檢測（DPI）等系統(tǒng)采用探針方式來搜集網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)信息，同時DPI還可以進一步收集網(wǎng)絡運行狀況、網(wǎng)絡服務質(zhì)量信息以及資源使用等情況。

通過從DPI采集到的海量數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)可以利用其強大的理解和推理能力快速分析并判斷信息中是否存在異常。例如，如果遇到突發(fā)大流量的情況，則人工智能系統(tǒng)可以推測網(wǎng)絡中存在分布式拒絕服務（DDoS）攻擊，并立即分析軟件包特性，然后協(xié)調(diào)探針協(xié)作任務，將具有同類特征的所有軟件包丟棄，從而最大限度地避免對其他網(wǎng)絡業(yè)務造成損失。如果出現(xiàn)新的病毒攻擊或黑客入侵，人工智能還可以利用自身的學習能力將相關記錄寫在安全數(shù)據(jù)庫中。

7 結(jié)束語

人工智能技術(shù)隨著科學的不斷進步而愈發(fā)完善，其在計算機網(wǎng)絡技術(shù)中的運用也會越來越廣泛，從而可以更加有效地保障數(shù)據(jù)信息的安全性，保護計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)的平穩(wěn)運行。因此，人工智能與計算機網(wǎng)絡技術(shù)的融合并不是偶然，計算機網(wǎng)絡的管理需要這樣的“大腦”存在。有理由相信，這種融合發(fā)展今后能夠為人們帶來更多的幫助。

參考文獻

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