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

王葵 胡彥玲 南昌理工學(xué)院

引言

計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展能夠推動(dòng)人工智能的產(chǎn)生，而信息技術(shù)業(yè)成為逐步發(fā)展的一門獨(dú)立科學(xué)，模擬人的思維和意識(shí)，從而形成人工智能，能夠有效地按照人體形式以及動(dòng)作做出相關(guān)操作，其優(yōu)勢是提供生產(chǎn)力，同時(shí)擁有更加簡便的程序，且速度更快，人工智能目前滲透在社會(huì)的各個(gè)行業(yè)當(dāng)中，受到大量的支持，信息技術(shù)已經(jīng)成為人工智能技術(shù)的根本條件，而網(wǎng)絡(luò)對人工智能的推動(dòng)作用非常顯著，二者相互結(jié)合也能夠促進(jìn)科學(xué)技術(shù)的不斷革新。

一、人工智能概述

人工智能也可以被稱為機(jī)器智能，也就是通過機(jī)器輸入類似人的思維、行動(dòng)，以及意識(shí)的相關(guān)指令語言，讓原本機(jī)器能夠變得和人一樣具備智慧化。從而能夠代替人做出風(fēng)險(xiǎn)比較高的復(fù)雜工作。人工智能能夠高效地處理信息，擁有更強(qiáng)的寫作能力，同時(shí)無論是學(xué)習(xí)能力還是推理性都會(huì)表現(xiàn)出更高水準(zhǔn)，也隨著人工智能的不斷發(fā)展變得更加成熟，人們逐漸把人工智能使用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)踐中，這樣把人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)二者進(jìn)行相互結(jié)合的實(shí)踐應(yīng)用是非?？尚械?，而這樣的可行性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面，首先，人工智能在處理不確定信息的時(shí)候，其優(yōu)勢是非常顯著的，不僅能夠有效地掌握與追蹤相關(guān)的系統(tǒng)資源，同時(shí)也可以高效的處理信息，并且把有效信息提供給用戶。其次，人工智能的寫作能力是非常出色的，可以整合出比較有用的資源，并且以這些資源作為基本條件，以實(shí)現(xiàn)對資源共享及傳輸，所以人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠讓信息處理變得更加高速與高效。

二、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的問題

隨著大數(shù)據(jù)的時(shí)代來臨，網(wǎng)上的數(shù)據(jù)資源十分龐大，利用與搜集的難度也變得更大，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分散性與不規(guī)律性都是比較明顯的，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的時(shí)候只能夠通過比較簡單的邏輯來進(jìn)行分析處理，無法準(zhǔn)確辨別這些信息，也無法保障其真實(shí)性與準(zhǔn)確性，這就很容易導(dǎo)致對于網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)要求比較高的用戶產(chǎn)生不良影響，限制網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)發(fā)展。因此，更具智能化的技術(shù)則是非常重要的。

三、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使用策略

(一）人工免疫藝術(shù)系統(tǒng)

人工免疫技術(shù)系統(tǒng)的開發(fā)是在人體免疫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，其中主要的機(jī)制是基因庫、克隆選擇以及否定性選擇。通過人工免疫技術(shù)系統(tǒng)的使用，能夠?qū)鹘y(tǒng)的入侵檢測病毒進(jìn)行識(shí)別，并且有效地彌補(bǔ)殺毒方面的缺陷，比如在人工免疫進(jìn)入系統(tǒng)當(dāng)中，可以對基因庫里面的基因片段進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，主要包括基因片段重組與突變的入侵程序，即使不會(huì)采取原本的規(guī)則變成一個(gè)全新的未知病毒，也能夠被入侵系統(tǒng)高效的識(shí)別出來。目前由于我國的技術(shù)水平相當(dāng)有限，在基因庫的建設(shè)方面仍然存在一定難度，其中否定選擇主要是指通過在系統(tǒng)當(dāng)中產(chǎn)生字符串的一種方式，使用否定選擇算法刪除自我匹配的字符串，從而能夠進(jìn)行有效的檢測入侵。這項(xiàng)技術(shù)在我國應(yīng)用方面仍然不夠完善，需要解決技術(shù)上面的復(fù)雜問題，但是其探索應(yīng)用的價(jià)值卻是非常巨大的，因此也是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理方面的考察方向之一。

(二）數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)所使用的原理，是按照程序?qū)徲?jì)的結(jié)果。對主機(jī)繪畫以及網(wǎng)絡(luò)鏈接的特點(diǎn)進(jìn)行比較全面且準(zhǔn)確的描述與提取，同時(shí)也要使用人工智能技術(shù)對入侵模式進(jìn)行比較準(zhǔn)確的捕捉，進(jìn)行學(xué)習(xí)與記憶在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，一旦產(chǎn)生這些入侵程序，就可以比較快速而準(zhǔn)確地對其進(jìn)行識(shí)別檢測，通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的學(xué)習(xí)以及記憶優(yōu)勢，能夠比較準(zhǔn)確高效的識(shí)別與阻止入侵程序的進(jìn)入。

(三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要是指建立在人腦的學(xué)習(xí)技能上，所以這一項(xiàng)系統(tǒng)無論是學(xué)習(xí)能力或是容錯(cuò)率方面，其優(yōu)勢都是比較顯著的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的使用能夠?qū)σ呀?jīng)存在的噪聲或者畸變信息以及入侵模式進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)對入侵檢測的具體效果是較為有效的，同時(shí)效率也相對很高，在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全管理的使用也是比較廣泛的。

(四）規(guī)則式專家系統(tǒng)

目前規(guī)則產(chǎn)生的專家系統(tǒng)指的是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的使用是更加普遍的一種檢測系統(tǒng)，也是專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建的一種數(shù)據(jù)庫，主要使用的原理是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員對目前已知的很多有入侵性質(zhì)的編碼，通過具有規(guī)則的固定編制，同時(shí)把這些規(guī)則編碼能夠輸入到數(shù)據(jù)庫里，在安全管理的時(shí)候，這些專家系統(tǒng)可以按照數(shù)據(jù)庫的記錄來判斷入侵程序，從而及時(shí)了解入侵程序的信息，也可以判斷入行程序產(chǎn)生的類別與危害，所以人工智能的入侵檢測及準(zhǔn)確率都是較高，但由于這項(xiàng)檢測必須要能夠建立在已知的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，因此對比較新型的并沒有接觸到的入侵程序，難以檢測出局限性。

(五）數(shù)據(jù)融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是在人類對自身信息不斷深化理解基礎(chǔ)上的一種技術(shù)，數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理可以通過數(shù)據(jù)組合獲取更多信息，并且能夠讓資源進(jìn)行更加合理有效的協(xié)調(diào)與分配，將其能夠應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理當(dāng)中，從而能夠通過傳感器的發(fā)揮共同作用，來提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)，消除入侵檢驗(yàn)的局限性，以保障所有入侵程序和信息都可以被檢測，通過與其他技術(shù)進(jìn)行相互結(jié)合，能夠擁有更加有效的檢測效果。

(六）人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價(jià)技術(shù)的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)其本身是具有一定的順便性與動(dòng)態(tài)性的，這也正是讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理難度增加的一個(gè)典型特征，使用人工智能的方式，結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的管理及評價(jià)，能夠有效地提高管理評價(jià)的客觀性、全面性以及有效性。目前人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價(jià)的應(yīng)用主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面，首先是人工智能問題的求解技術(shù)，人工智能問題的求解技術(shù)主要是指在比較特定的條件之下，能夠解決某一類問題，而在解決的時(shí)候可以對其步驟實(shí)施一定的限制來完成計(jì)算。其主要應(yīng)用的技術(shù)包括狀態(tài)圖搜索的技術(shù)，以及邏輯推理技術(shù)與結(jié)構(gòu)化知識(shí)的求解技術(shù)等。一般來說，比較相同的問題對應(yīng)很多不同的搜索技術(shù)，如果想有效地提高搜索效率，必須要選擇更加有效的技術(shù)來進(jìn)行判斷，而且在評價(jià)的時(shí)候其主要標(biāo)準(zhǔn)包括以下兩個(gè)方面，首先是搜索空間，其次是最優(yōu)解，為了能夠有效的獲得最優(yōu)解搜索，可以使用較合理的公式來進(jìn)行計(jì)算，從而尋找公式當(dāng)中的最短途徑，也就是最優(yōu)解，人工智能問題對最優(yōu)解進(jìn)行求解，并且與傳統(tǒng)計(jì)算方法比起來，不但能夠讓管理效率獲得提升，同時(shí)也可以對資源給予一定的節(jié)約。其次就是與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理比較類似的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)技術(shù)專家知識(shí)庫技術(shù)，這也正是能夠以專家的經(jīng)驗(yàn)為主的一種大型數(shù)據(jù)庫資源，目前專家知識(shí)庫當(dāng)中主要包含的內(nèi)容是基礎(chǔ)原理以及專家經(jīng)驗(yàn)，通過積累已知經(jīng)驗(yàn)、編碼以及建庫能夠讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理變得更具科學(xué)性，遇到相同或者相似評價(jià)的時(shí)候能夠迅速準(zhǔn)確地予以完成，這項(xiàng)技術(shù)的使用是比較廣泛的，但其中仍舊存在一定局限性，因此必須要能夠進(jìn)一步加以完善。

四、結(jié)束語

綜上所述，在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)當(dāng)中是存在較多不足之處的，由于應(yīng)用程序與性能都比較簡單，而且網(wǎng)絡(luò)安全管理及評價(jià)等各方面也存在著一定問題，因此需要能夠通過人工智能的應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無論在管理還是評價(jià)中都可以獲得有效加強(qiáng)，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能夠獲得安全性與智能化的全面發(fā)展，也可以給計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供更多保障，使其可以獲得更多提升。