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

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

中圖法分類號：TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1引言

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展過程中，需要定期優(yōu)化與革新使用方法，將人工智能融入其中，才能夠從根本上提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用效果。目前，人工智能作為發(fā)展較為快速的新型技術(shù)，可助推計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高效運(yùn)行。因此，本文對人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行探索、分析，希望能夠?qū)ν苿?dòng)國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)，為可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。

2人工智能的主要內(nèi)涵

所謂人工智能，主要是指把眾多學(xué)科和專業(yè)進(jìn)行有效融合，而形成的一種和人的思維及行為有緊密關(guān)聯(lián)性和相似性的全新技術(shù);是研究、開發(fā)、模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門全新技術(shù)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域十分重要的分支，它針對智能的實(shí)質(zhì)進(jìn)行深入挖掘和了解，并進(jìn)一步研發(fā)和生產(chǎn)出與之相對應(yīng)的且能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。對該領(lǐng)域進(jìn)行研究，主要涉及機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。在針對人工智能進(jìn)行研發(fā)和挖掘的過程中，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對其有至關(guān)重要的直接作用。同時(shí)，有效利用人工智能技術(shù)可以切實(shí)解決計(jì)算機(jī)在應(yīng)用過程中涉及的各類問題和相關(guān)難點(diǎn)。

3人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合的產(chǎn)物。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過數(shù)據(jù)的存儲、分析、處理形成具有決策性特征的結(jié)果，其是模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)而創(chuàng)建的簡單、抽象模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間都有著非常密切的聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的輸入與輸出都依賴網(wǎng)絡(luò)的連接方式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及生物學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元處理的符號是由0和1組成的機(jī)器語言符號。機(jī)器語言符號借助知識表達(dá)技術(shù)與人類所運(yùn)用的自然符號進(jìn)行自由地相互轉(zhuǎn)換，以一種非程序化、適應(yīng)性、大腦風(fēng)格的信息處理方法，借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的分布式信息處理功能，盡可能地模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的工作方法，完成接近于人腦效果的分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理明顯區(qū)別于傳統(tǒng)的人工智能，且在信息處理技術(shù)方面進(jìn)行了升級與優(yōu)化。其克服了基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息等方面的缺陷，使人工智能具備更強(qiáng)的自適應(yīng)、自組織以及高實(shí)時(shí)性的優(yōu)勢。

3.2人工免疫技術(shù)

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中融入人工免疫技術(shù)，能夠有效提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的整體應(yīng)用水平。如今，科學(xué)信息技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，在對傳感器信息進(jìn)行探索的過程中，運(yùn)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?yàn)槠涮峁┯行畔?。信息融合能夠從根本上提升技術(shù)應(yīng)用的準(zhǔn)確性，并盡可能地消除影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行的不確定干擾因素，以此保障網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。在基因庫中，相關(guān)工作人員可對多基因片進(jìn)行重組，對基因突變后所呈現(xiàn)的現(xiàn)狀態(tài)進(jìn)行檢索分析，對入侵系統(tǒng)中的病毒進(jìn)行確認(rèn)與查殺。對于否定選擇部分，系統(tǒng)能夠產(chǎn)生字符，通過使用否定選擇算法，將匹配信息刪除，從而提高檢測水平。

3.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相融合衍生出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提取存在于大量數(shù)據(jù)之中有著某種特殊聯(lián)系的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)，最終得到可視化結(jié)果。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用得最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是入侵檢測。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，為了強(qiáng)化安全管理，入侵檢測技術(shù)會被運(yùn)用于收集信息數(shù)據(jù)，再結(jié)合網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境、用戶需求對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，形成信息報(bào)告。最后將信息報(bào)告以可視化形式呈現(xiàn)出來，由用戶做出處理決策。人工智能通過對以往入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，掌握入侵?jǐn)?shù)據(jù)的規(guī)律，提出保護(hù)方案。隨著入侵?jǐn)?shù)據(jù)庫資源的增加，對入侵規(guī)律的把握越來越準(zhǔn)確，入侵檢測技術(shù)就更成熟。如果網(wǎng)絡(luò)環(huán)境出現(xiàn)異常，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就會對所有入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行全面識別，在深入把握入侵源以后，將信息傳送給用戶，并與用戶合作制定新的防護(hù)方案。只要在特定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里出現(xiàn)一次入侵攻擊，人工智能就會將其轉(zhuǎn)變?yōu)榇鎯τ洃洠行П苊庠俅纬霈F(xiàn)類似的入侵攻擊。

3.4專家知識庫技術(shù)

在專家知識庫的系統(tǒng)運(yùn)用下，能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)管理以及評價(jià)提供相應(yīng)的支持，從而有效開展網(wǎng)絡(luò)管理工作。專家知識庫技術(shù)是把專家經(jīng)驗(yàn)作為主要信息知識，創(chuàng)建大數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。其還能將統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行互通融合，并對所蘊(yùn)含的知識進(jìn)行挖掘，確保挖掘出符合設(shè)定目標(biāo)或是能夠提供解決措施的內(nèi)涵信息。專家知識庫技術(shù)在保證數(shù)據(jù)信息絕對安全的前提下，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索與整理，通過內(nèi)部挖掘、結(jié)構(gòu)挖掘與訪問信息挖掘等方式進(jìn)行精準(zhǔn)技術(shù)定位，并將結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際工作，還能夠?yàn)楣芾頉Q策提供可行性建議。

4人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用價(jià)值

4.1促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用人工智能，有助于促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。比如，人工智能系統(tǒng)自身具有代理協(xié)作分布的能力，能夠確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)保持安全、穩(wěn)定的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，這不僅能夠?yàn)楣ぷ鲙韼椭?，也可以減輕工作壓力，進(jìn)而在有限的時(shí)間內(nèi)完成相應(yīng)的工作任務(wù)。尤其是近年來，行業(yè)之間的競爭力度不斷加大，將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢非常大。

4.2提高數(shù)據(jù)處理效率

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用人工智能，還有助于提高數(shù)據(jù)處理效率。因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砭哂休^強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和較強(qiáng)的非線性處理能力，所以能夠被大量地應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。再者，由于行業(yè)發(fā)展速度不斷加快，內(nèi)部數(shù)據(jù)信息的數(shù)量也在遞增，所以我們更加需要借助人工智能來提高數(shù)據(jù)處理能力。其次，由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的信息量比較大，單純依靠人力處理效率低下、效果不理想，所以可以借助人工智能進(jìn)一步提高工作質(zhì)量。除此之外，我們也可以借助人工智能對低層次的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，以便挖掘出更深層次的價(jià)值。

5人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用的建議

5.1人工智能在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以通過數(shù)據(jù)分析獲取很多現(xiàn)場運(yùn)行參數(shù)及特征，反映現(xiàn)場的實(shí)際工作情況。但由于數(shù)據(jù)具有種類多、基數(shù)大等特征，在展開數(shù)據(jù)收集、整理工作時(shí)會呈現(xiàn)出緩慢、效率低等狀態(tài)。在數(shù)據(jù)入庫后，需對其展開較為嚴(yán)格的數(shù)據(jù)整合、有效性分析作業(yè)，這也是進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的根本出發(fā)點(diǎn)。但是，人工處理的周期長、準(zhǔn)確率低，難免存在由于工作疏忽造成數(shù)據(jù)信息混亂的情況，而采用人工智能算法則可更好完成數(shù)據(jù)分析、處理工作。最常見的人工智能算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（簡稱SVM算法）兩種。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。與數(shù)字計(jì)算機(jī)比較，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)成原理和功能特點(diǎn)等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運(yùn)算，而是能夠適應(yīng)環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運(yùn)算、識別或過程控制;能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入/輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，因此可廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析，軟測量、故障診斷等領(lǐng)域。而SWM算法在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，可用于數(shù)據(jù)分析、識別模式、分類和回歸分析、故障診斷等領(lǐng)域。只要借助人工智能選擇合適的核函數(shù)，SVM算法就能找到最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)。同時(shí)，SVM算法也給人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度融合帶來了相應(yīng)的機(jī)會，從而促使人工智能變得更強(qiáng)大、更可靠。

5.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)中的應(yīng)用

5.2.1智能化監(jiān)測

人工智能技術(shù)本身具有極強(qiáng)的自動(dòng)識別能力，能夠根據(jù)用戶的操作指令，對整個(gè)CPU、參數(shù)序列、數(shù)據(jù)包進(jìn)行細(xì)致的排查與檢索，從而精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)內(nèi)的惡意程序。其內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，可以進(jìn)行操作模式的識別和信號數(shù)據(jù)的處理，通過比對正常狀況下的數(shù)據(jù)排列方式，編寫有效、合理的代碼，以此提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性，確保信息在傳輸過的程中不會因網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)出現(xiàn)信息缺失、資料出錯(cuò)等狀況。同時(shí)，人工智能還可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫存儲的知識與經(jīng)驗(yàn)，對軟件漏洞進(jìn)行精準(zhǔn)定位，并將問題產(chǎn)生原因從源代碼中提取出來，方便后期進(jìn)行針對性的問題處理，修復(fù)相關(guān)漏洞。

5.2.2構(gòu)建防火墻

人工智能具有強(qiáng)大的預(yù)防功能，能夠有效阻止不良程序的入侵，阻斷病毒的傳播路徑，提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的防護(hù)等級。一方面，人工智能能夠運(yùn)用專家系統(tǒng)存儲病毒類型與內(nèi)容信息。當(dāng)惡意程序入侵時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)在線比對，若出現(xiàn)結(jié)構(gòu)一致的編碼程序，則立刻切斷信息傳遞渠道，阻截相關(guān)數(shù)據(jù)，保護(hù)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行安全;另一方面，人工智能能夠利用其強(qiáng)大的邏輯計(jì)算能力，建立功能性強(qiáng)的防火墻系統(tǒng)，并通過專家系統(tǒng)豐富防火墻的使用功能，使其不僅能對相應(yīng)病毒進(jìn)行精準(zhǔn)攔截，還能自行模擬入侵情況，通過改變子結(jié)構(gòu)的排列形式，對已經(jīng)侵入的病毒程序進(jìn)行高效處理，保證對惡意程序殺毒后，不會殘留有害信息影響正常使用。

5.2.3智能反垃圾郵箱系統(tǒng)

電子郵箱屬于人們?nèi)粘Ｉ?、工作過程中使用頻率比較高的社交工具，在實(shí)際使用過程中易受到垃圾郵件的騷擾，而這些垃圾郵件既會給用戶的工作及生活造成嚴(yán)重影響，又會對網(wǎng)絡(luò)信息安全造成嚴(yán)重的威脅。而人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，基于自然語言理解、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠有效識別色情、暴恐涉政、惡意推廣、辱罵、違反廣告法、涉及違禁品等文本內(nèi)容，并可以實(shí)現(xiàn)對郵件以及病毒木馬的行為識別、空中攔截等。通過人工智能，可以創(chuàng)建具有過濾效果好、運(yùn)行穩(wěn)定、負(fù)載低、延遲小等優(yōu)勢的智能型反垃圾郵箱系統(tǒng)。

5.3人工智能在網(wǎng)絡(luò)評價(jià)技術(shù)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)通信的過程中，由于運(yùn)營商的諸多限制，互聯(lián)互通情況較差，同省不同ISP之間的相互訪問、相同ISP的高峰時(shí)段相互訪問、錯(cuò)誤的鏈路路由等，均會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)延時(shí)較長。而現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)可通過人工智能構(gòu)建計(jì)算模型，將網(wǎng)絡(luò)中由于傳輸延時(shí)、路由隊(duì)列、對端處理所構(gòu)成的RTT往返延時(shí)、丟包等一系列關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效計(jì)算后，得出的優(yōu)化評價(jià)及改善算法稱為網(wǎng)絡(luò)評價(jià)算法。人工智能的高效應(yīng)用，能夠促使評價(jià)更加客觀。首先，在條件一致的情況下，雖然存在不同的搜索技術(shù)，但人工智能求解為最佳的選擇。人工智能求解技術(shù)在效率方面較高、資源占有方面比較節(jié)約，比傳統(tǒng)計(jì)算方式更為合理;其次，人工智能專家知識庫技術(shù)的創(chuàng)建也促使安全管理呈現(xiàn)更加合理的態(tài)勢。從專家經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，聯(lián)系具體案例，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)研判及處理一些相對困難的問題。當(dāng)然，識別可能會出現(xiàn)一定的誤差，具有一定的局限性。因此，在今后的發(fā)展中，更應(yīng)該發(fā)揮計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的長處，完善專家知識庫，促使安全管理效果達(dá)到最優(yōu)化。

6結(jié)語

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，科技水平不斷提升，各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)逐步運(yùn)用了人工智能，給人們的日常生活、工作帶來諸多方便。但與此同時(shí)，在某種程度上對人工智能有了更高的需求。如今，人工智能的發(fā)展還處于初始階段，發(fā)展速度相以緩慢，因此需要社會各界積極研發(fā)更好的人工智能，給人們提供更好的服務(wù)。

作者簡介：

朱雪奎（1987—），本科，工程師，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)安全。