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

張?zhí)烊A

摘要：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在21世紀(jì)獲得迅速發(fā)展，如今網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活。人工智能是一種前沿科學(xué)技術(shù)，對(duì)于提高網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用安全性、可靠性、高效性有重要意義?；诖?，本文分析網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的人工智能應(yīng)用，僅供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能;計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù);應(yīng)用

引言：

人工智能通過(guò)模仿人的意識(shí)、思維過(guò)程等使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有一定的思考能力，能夠自動(dòng)處理人類需要大量時(shí)間精力才能完成的計(jì)算工作以及帶有危險(xiǎn)性、復(fù)雜性等標(biāo)簽的工作?，F(xiàn)如今網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益發(fā)達(dá)，但機(jī)械式的、不懂變通的特性也困擾著人們。將人工智能技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，是提升系統(tǒng)整體性能的一種可行思路。

1可行性分析

（1）在人工智能的支持下，對(duì)于不確定信息可以取得較好的處理效果，能夠有效監(jiān)控系統(tǒng)資源變化情況、能夠顯著縮短資源從獲取到提取后利用的時(shí)間，提高實(shí)效性，信息使用者會(huì)更快的獲得有效信息;

（2）在人工智能的參與下，能夠有效整合各類資源并且讓資源實(shí)現(xiàn)高度共享、快速傳遞。在網(wǎng)絡(luò)管理中使用人工智能技術(shù)也能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)工作效率，甚至提升整體效益。

（3）依托于計(jì)算機(jī)的人工智能可以通過(guò)記憶體儲(chǔ)存海量知識(shí)，可以據(jù)此建立龐大的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，有助于提升網(wǎng)絡(luò)安全性。另外，這一技術(shù)也能夠有效處理非線性問(wèn)題，并且計(jì)算活動(dòng)所消耗的資源量更少。綜合以上優(yōu)勢(shì)，在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中使用這一技術(shù)可行，且具有必要性。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

2.1網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用

根據(jù)當(dāng)前技術(shù)水平以及技術(shù)應(yīng)用情況，人工智能技術(shù)以下幾方面的技術(shù)能夠有效提升系統(tǒng)安全性，現(xiàn)介紹如下：

（1）專家系統(tǒng)

這一系統(tǒng)是對(duì)外來(lái)入侵的檢測(cè)程序，根據(jù)事先建立的專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)程序設(shè)定推理方式判斷入侵行為。在應(yīng)用時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全人員需要先將入侵特征進(jìn)行編碼，編輯規(guī)則，建立數(shù)據(jù)庫(kù)。在專家系統(tǒng)執(zhí)行安全管理活動(dòng)中可以根據(jù)記錄以及之前錄入的規(guī)則對(duì)入侵行為進(jìn)行有效判斷，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)已知類型的入侵行為，可以判斷可能造成的危害，從而有效提升檢測(cè)入侵時(shí)效性、準(zhǔn)確性。不過(guò)由于錄入的規(guī)則是基于已知的入侵類型，所以會(huì)有局限性，應(yīng)用效果有限。

（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這項(xiàng)技術(shù)是對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)能進(jìn)行模擬，結(jié)合了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)優(yōu)越性，具有出錯(cuò)概率低、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。在這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)能夠快速檢測(cè)、識(shí)別出系統(tǒng)入侵行為，基于這一技術(shù)特征，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被應(yīng)用于強(qiáng)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全。

（3）數(shù)據(jù)挖掘

人工智能具有良好的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。對(duì)于入侵檢測(cè)具有較強(qiáng)的針對(duì)性。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中應(yīng)用能夠有效捕捉網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行活動(dòng)，并對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行開展學(xué)習(xí)、記憶，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常情況時(shí)會(huì)快速發(fā)現(xiàn)異常。以系統(tǒng)入侵為例，人工智能可以通過(guò)相應(yīng)的審計(jì)軟件提取描述網(wǎng)絡(luò)連接以及主機(jī)會(huì)話特征，可以快速捕捉到入侵行為并且獲悉規(guī)則。

（4）人工免疫

這是一項(xiàng)有巨大應(yīng)用價(jià)值的人工智能技術(shù)，但當(dāng)前應(yīng)用水平較低，仍需進(jìn)一步強(qiáng)化。人體具有免疫系統(tǒng)，能夠應(yīng)對(duì)一些從未遇到的病毒等侵害，發(fā)揮出防護(hù)效果。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)入侵的防護(hù)通常必須獲得入侵特征并人工提供防護(hù)方案后才能做出防護(hù)，無(wú)法對(duì)未知的、不在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的入侵活動(dòng)免疫。人工免疫系統(tǒng)中的基因庫(kù)能夠模擬基因，將基因片段進(jìn)行重組或者突變，從而能夠有效識(shí)別出在傳統(tǒng)入侵檢測(cè)中無(wú)法識(shí)別的未知性入侵，從而提高系統(tǒng)安全層級(jí)，不過(guò)建立完善的基因庫(kù)依然在探索中。

（5）數(shù)據(jù)融合

人腦對(duì)信息的處理相較于計(jì)算機(jī)程序而言無(wú)疑更加靈活。因此，人工智能要取得突破也必須學(xué)習(xí)人腦的處理機(jī)制?，F(xiàn)代人工智能可以整合、分析獲得的數(shù)據(jù)，進(jìn)而推演出新的信息。將數(shù)據(jù)融合用于網(wǎng)絡(luò)安全管理能夠使傳感器發(fā)揮出更大效果，各個(gè)傳感器不再獨(dú)立，可以進(jìn)行有機(jī)組合，共同發(fā)揮作用，提高系統(tǒng)運(yùn)作性能。在傳統(tǒng)技術(shù)下，單個(gè)傳感器具有很大局限性，入侵檢測(cè)范圍小，在應(yīng)用智能技術(shù)后，傳感器間的聯(lián)系加強(qiáng)，入侵檢測(cè)變得更加全面，可以取得更好的檢測(cè)效果，降低系統(tǒng)遭遇入侵風(fēng)險(xiǎn)的可能性。

通過(guò)以上分析可以看出，在網(wǎng)絡(luò)安全方面，應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠有效提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的整體安全水平、入侵防護(hù)能力、殺毒效果。能夠?qū)σ酝踩雷o(hù)手段難以識(shí)別的未知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別并且可以提供有效解決方案。采用人工智能技術(shù)后，網(wǎng)絡(luò)安全水平會(huì)獲得很大提升，管理效率以及防護(hù)準(zhǔn)確性也同步提高。

2.2在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有開放性、動(dòng)態(tài)性變化等特點(diǎn)，因此網(wǎng)絡(luò)管理具有較高難度。如果將智能技術(shù)用于網(wǎng)絡(luò)管理中能夠顯著提升管理全面性、有效性。應(yīng)用方向如下：

（1）問(wèn)題求解

現(xiàn)代人工智能技術(shù)能夠在圈定的范圍內(nèi)按設(shè)定的程序步驟自動(dòng)尋求問(wèn)題解答最快速、有效的方法并能快速獲得準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)論是搜索、推理還是對(duì)問(wèn)題作出解答均可實(shí)現(xiàn)。例如某些問(wèn)題本身存在多種算法，其自身計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，需要用到多種解答知識(shí)，采用人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)匹配最優(yōu)算法，在短時(shí)間內(nèi)得到使用者需要的結(jié)果，極大的提升了方法選擇的科學(xué)性、解決問(wèn)題的效率。

（2）專家知識(shí)庫(kù)

前文所述專家系統(tǒng)需要專門的專家知識(shí)庫(kù)為其提供基礎(chǔ)性支持。從當(dāng)前情況來(lái)看，專家知識(shí)庫(kù)內(nèi)含各類原理以及從各種途徑獲得的經(jīng)驗(yàn)積累兩大部分。這一技術(shù)是以現(xiàn)實(shí)中專家的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)錄入，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在工作中參考這些加載的數(shù)據(jù)，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)管理以及相應(yīng)的評(píng)價(jià)工作，從而有效提升評(píng)價(jià)科學(xué)性、合理性。在應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫(kù)的豐富程度越高系統(tǒng)能力就越強(qiáng)。

結(jié)論

現(xiàn)如今人工智能技術(shù)正在不斷擴(kuò)大應(yīng)用范圍，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用也日益普遍，在一定程度上提高了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用安全性，提升了系統(tǒng)工作效率、智能水平。人工智能不斷發(fā)展，必然會(huì)應(yīng)用于更多領(lǐng)域，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代技術(shù)提供更優(yōu)質(zhì)的技術(shù)支持，促進(jìn)社會(huì)各行業(yè)整體現(xiàn)代化水平提升。

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（作者單位：國(guó)網(wǎng)蒙東供電服務(wù)監(jiān)管與支持中心）