论文部分内容阅读
摘 要：目前来看，人工智能在计算机网络技术中的应用已经取得了很大的突破，无论是在生产过程中对生产资源的智能优化配置，还是在信息资源的实时共享，都极大满足社会现实需求。由此可见，人工智能在计算机网络技术中的应用已经成为了未来计算机网络的必然发展趋势，而对于人工智能应用的研究，也是非常具有现实意义的。
关键词：计算机网络技术;人工智能
前言 现在我国已进入了高速发展的科技时代，计算机网络应用技术已经普遍步入了社会中的每一个角落，在计算机网络技术发展的同时计算机网络通信安全、系统管理技术也在不断的提升要求，而在科技发展如此之快的情况下显然传统的数据处理技术已经远远不能满足现在所要求的计算机网络安全实际需求了，为了能够解决这一问题人工智能技术就融入到了计算机网络技术中，而且随着时间的考验，人工技能所取得的效果也是较为理想的，本文对人工智能技术在计算机网络技术中的应用做简要解析。
一.人工智能在计算机网络中的优势作用
1.推理能力
互联网的开放性与隐蔽性特点使得很多网络信息都十分模糊，即便将这些信息资源发送到网络管理系统中，由于其状态信息已经发生变化，也往往失去了利用价值。然而通过对人工智能的应用，人们则可以凭借着人工智能技术的强大推理能力来对模糊的信息数据进行处理，即便无法对系统数学模型进行准确描述，也能够通过模糊逻辑处理来对问题进行解决，这对于计算机网络管理与信息处理能力的提升是非常大的。
2.低成本
与大数据等其他计算机科学技术相比，人工智能技术的应用成本是非常低的。一方面，人工智能虽然同样需要以计算机网络为基础，对各种网络信息进行解析处理，但却无需搜索各种不同的算法，而是可以直接利用控制算法来一次性完成计算任务，这种方式不仅能夠极大的节省计算资源，同时其计算效率也是非常高的。另一方面，人工智能的应用主要用来代替人类完成各项复杂、危险工作，虽然从短期上来看，人工智能机械的前期投入会比较高，但从长期上来看，其前期成本相较于在工作效率、工作质量上的提升，仍然是比较低。
3.人工智能應用于计算机网络技术中的可行性分析
人工智能最突出的特点就是对于不确定性资源信息数据的处理速度之快，对于一些信息数据可以起到追踪作用，可以在处理一些数据时针对客户的变化而产生变化，对数据的处理可以呈现全面性的分析的，对信息的处理有完美细致的布局性，同时在反馈一些数据时可以根据所处环境、时间的影响直接向用户反馈准确有时效性的信息。再有人工智能技术的可协调配合性非常出色，对于一些信息资源的整合分类过程中可以有效地将信息进行归类处理，有效地将信息进行共享传输。人工智能最重要的就是可以具备学习能力，它可以根据用户的思维方式来变化不同的处理方式。
4.学习能力
计算机网络的发展普及使得信息数据的重要性大大提升，但由于人的信息接收与处理能力比较有限，在面对庞大的信息量时很难实现信息的全面有效处理，而机械设备又无法对程序以外的信息进行处理，因此对于各种有价值信息的使用率一直都比较低。但在人工智能出现后，由于其具有着很强的学习能力，能够对各种低层次的信息进行学习与分析，并通过这样的训练来提升自身的数据处理能力，因此只要能够对人工智能进行针对性的训练，它就能够通过数据挖掘来对海量信息进行有效处理，并从中提取出有价值的信息，为分析决策提供支持，使网络信息数据得到更好的应用。
二.计算机网络技术中人工智能的应用
1.网络入侵检测
为应对频繁、复杂的网络入侵与黑客攻击，当前计算机网络系统通常都会入侵检测技术来对网络入侵行为进行针对性的检测，但由于传统入侵检测技术的检测速度较慢，检测范围也比较局限，因此仅能阻止一部分网络入侵行为，对于一些入侵性较强的病毒或网络攻击，往往很难起到有效的方法作用。针对这一问题，一些将人工智能技术融入到了传统入侵检测系统之中，借助模糊顺发、专家系统、数据挖掘、人工神经网络技术来对访问计算机网络系统的数据进行处理与检测，在这些技术的支持下，系统对于访问数据信息的识别检测效率大大提升，一些复杂数据的识别处理问题也得到了解决，最终有效弥补了传统入侵检测技术在检测速度、检测范围上的缺陷。
2.网络安全管理
在当前计算机网络环境下，网络安全问题一直是相关专家学者的研究热点，而人工智能技术作为具有强大学习能力、推理能力的计算机科学技术，其在出现后也迅速被应用到网络安全管理领域中，并为很多网络安全防护技术提供了重要支持。例如在防火墙技术的应用中，利用人工智能的智能化识别技术，在传统防火墙的基础上建立了智能防火墙，这一防火墙内部拥有单独的不良信息拦截系统，能够通过计算、统计、记忆、决策等方法来对海量的信息数据进行处理与识别，发现其网络行为特征，一旦发现其存在异常网络行为，就能够立即对其进行访问控制，从而避免网络病毒的传播。
3.网络系统评价
网络系统评价简单来说就是对计算机网络系统的动态化管理与控制，以使计算机系统能够保持正常稳定运行，而人工智能技术在其中的应用，则主要体现在计算机网络系统管理效果的提升上。一般来说，网络系统管理评价都是需要通过对计算機网络系统的运行检测来发现问题，并通过问题求解技术方式来对问题进行解析，找到问题解决方法，如果按照预定步骤无法完成对计算机网络系统问题的解析，那么系统运行的稳定性就无法保证。
4.规则产生式专家系统
在入侵系统中运用人工智能是最为常见的手段，两者的融合是建立在专家经验性的指导基础上所创建完备的信息库以及信息推理技术，在这其中的原理主要是在入人工针对不同的计算机网络安全管理中心对信息数据进行整合编排，使入侵系统可以根据人工智能的识别对一些含有入侵性的危险因素起到隔离作用，而在此之中的人工智能主要是根据计算机网络网络环境进行创建，同时入侵技术和人工智能相结合来面对入侵性危险因素两者融合产生专家系统，在转机系统中可以直接自动识别入侵因素，同时在安全记录管理中专家系统可以将审查记录和审查规则形成完备的审查制度来对危险因素的来源、目的、种类、危害性进行不同层次的分下，可以将入侵性不安全因素进行高效的隔离分析处理。
结束语：总而言之，人工智能的相关研究工作在近三十年来取得了极大的突破，而其在计算机网络技术中的应用也变得愈加广泛，如网络安全管理、汽车无人驾驶、网络入侵检测等行业领域，计算机网络技术都已经与人工智能产生了密不可分的关系，而随着人工智能技术的持续发展，未来其在计算机网络技术中的运用还将取得更大的成果。计算机网络技术已经步入了我们每家每户，对社会和人类都带来的极大的福利，面对如今信心发展如此之快的时代，只有人工智能和计算机网络技术两者相互结合，起到相辅相成的作用才会为人类带来更有效的帮助，人工智能运用极大地优化了计算机网络技术，保障了人类信息安全，计算机网络技术和人工智能的结合还在继续，人类从中所获取的便利也将变得越来越多。
参考文献：
[1] 孙昊.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].科技风，2019（29）：88.
[2] 梁静.基于计算机网络技术的人工智能研究[J].轻工科技，2019（10）：79-80.
关键词：计算机网络技术;人工智能
前言 现在我国已进入了高速发展的科技时代，计算机网络应用技术已经普遍步入了社会中的每一个角落，在计算机网络技术发展的同时计算机网络通信安全、系统管理技术也在不断的提升要求，而在科技发展如此之快的情况下显然传统的数据处理技术已经远远不能满足现在所要求的计算机网络安全实际需求了，为了能够解决这一问题人工智能技术就融入到了计算机网络技术中，而且随着时间的考验，人工技能所取得的效果也是较为理想的，本文对人工智能技术在计算机网络技术中的应用做简要解析。
一.人工智能在计算机网络中的优势作用
1.推理能力
互联网的开放性与隐蔽性特点使得很多网络信息都十分模糊，即便将这些信息资源发送到网络管理系统中，由于其状态信息已经发生变化，也往往失去了利用价值。然而通过对人工智能的应用，人们则可以凭借着人工智能技术的强大推理能力来对模糊的信息数据进行处理，即便无法对系统数学模型进行准确描述，也能够通过模糊逻辑处理来对问题进行解决，这对于计算机网络管理与信息处理能力的提升是非常大的。
2.低成本
与大数据等其他计算机科学技术相比，人工智能技术的应用成本是非常低的。一方面，人工智能虽然同样需要以计算机网络为基础，对各种网络信息进行解析处理，但却无需搜索各种不同的算法，而是可以直接利用控制算法来一次性完成计算任务，这种方式不仅能夠极大的节省计算资源，同时其计算效率也是非常高的。另一方面，人工智能的应用主要用来代替人类完成各项复杂、危险工作，虽然从短期上来看，人工智能机械的前期投入会比较高，但从长期上来看，其前期成本相较于在工作效率、工作质量上的提升，仍然是比较低。
3.人工智能應用于计算机网络技术中的可行性分析
人工智能最突出的特点就是对于不确定性资源信息数据的处理速度之快，对于一些信息数据可以起到追踪作用，可以在处理一些数据时针对客户的变化而产生变化，对数据的处理可以呈现全面性的分析的，对信息的处理有完美细致的布局性，同时在反馈一些数据时可以根据所处环境、时间的影响直接向用户反馈准确有时效性的信息。再有人工智能技术的可协调配合性非常出色，对于一些信息资源的整合分类过程中可以有效地将信息进行归类处理，有效地将信息进行共享传输。人工智能最重要的就是可以具备学习能力，它可以根据用户的思维方式来变化不同的处理方式。
4.学习能力
计算机网络的发展普及使得信息数据的重要性大大提升，但由于人的信息接收与处理能力比较有限，在面对庞大的信息量时很难实现信息的全面有效处理，而机械设备又无法对程序以外的信息进行处理，因此对于各种有价值信息的使用率一直都比较低。但在人工智能出现后，由于其具有着很强的学习能力，能够对各种低层次的信息进行学习与分析，并通过这样的训练来提升自身的数据处理能力，因此只要能够对人工智能进行针对性的训练，它就能够通过数据挖掘来对海量信息进行有效处理，并从中提取出有价值的信息，为分析决策提供支持，使网络信息数据得到更好的应用。
二.计算机网络技术中人工智能的应用
1.网络入侵检测
为应对频繁、复杂的网络入侵与黑客攻击，当前计算机网络系统通常都会入侵检测技术来对网络入侵行为进行针对性的检测，但由于传统入侵检测技术的检测速度较慢，检测范围也比较局限，因此仅能阻止一部分网络入侵行为，对于一些入侵性较强的病毒或网络攻击，往往很难起到有效的方法作用。针对这一问题，一些将人工智能技术融入到了传统入侵检测系统之中，借助模糊顺发、专家系统、数据挖掘、人工神经网络技术来对访问计算机网络系统的数据进行处理与检测，在这些技术的支持下，系统对于访问数据信息的识别检测效率大大提升，一些复杂数据的识别处理问题也得到了解决，最终有效弥补了传统入侵检测技术在检测速度、检测范围上的缺陷。
2.网络安全管理
在当前计算机网络环境下，网络安全问题一直是相关专家学者的研究热点，而人工智能技术作为具有强大学习能力、推理能力的计算机科学技术，其在出现后也迅速被应用到网络安全管理领域中，并为很多网络安全防护技术提供了重要支持。例如在防火墙技术的应用中，利用人工智能的智能化识别技术，在传统防火墙的基础上建立了智能防火墙，这一防火墙内部拥有单独的不良信息拦截系统，能够通过计算、统计、记忆、决策等方法来对海量的信息数据进行处理与识别，发现其网络行为特征，一旦发现其存在异常网络行为，就能够立即对其进行访问控制，从而避免网络病毒的传播。
3.网络系统评价
网络系统评价简单来说就是对计算机网络系统的动态化管理与控制，以使计算机系统能够保持正常稳定运行，而人工智能技术在其中的应用，则主要体现在计算机网络系统管理效果的提升上。一般来说，网络系统管理评价都是需要通过对计算機网络系统的运行检测来发现问题，并通过问题求解技术方式来对问题进行解析，找到问题解决方法，如果按照预定步骤无法完成对计算机网络系统问题的解析，那么系统运行的稳定性就无法保证。
4.规则产生式专家系统
在入侵系统中运用人工智能是最为常见的手段，两者的融合是建立在专家经验性的指导基础上所创建完备的信息库以及信息推理技术，在这其中的原理主要是在入人工针对不同的计算机网络安全管理中心对信息数据进行整合编排，使入侵系统可以根据人工智能的识别对一些含有入侵性的危险因素起到隔离作用，而在此之中的人工智能主要是根据计算机网络网络环境进行创建，同时入侵技术和人工智能相结合来面对入侵性危险因素两者融合产生专家系统，在转机系统中可以直接自动识别入侵因素，同时在安全记录管理中专家系统可以将审查记录和审查规则形成完备的审查制度来对危险因素的来源、目的、种类、危害性进行不同层次的分下，可以将入侵性不安全因素进行高效的隔离分析处理。
结束语：总而言之，人工智能的相关研究工作在近三十年来取得了极大的突破，而其在计算机网络技术中的应用也变得愈加广泛，如网络安全管理、汽车无人驾驶、网络入侵检测等行业领域，计算机网络技术都已经与人工智能产生了密不可分的关系，而随着人工智能技术的持续发展，未来其在计算机网络技术中的运用还将取得更大的成果。计算机网络技术已经步入了我们每家每户，对社会和人类都带来的极大的福利，面对如今信心发展如此之快的时代，只有人工智能和计算机网络技术两者相互结合，起到相辅相成的作用才会为人类带来更有效的帮助，人工智能运用极大地优化了计算机网络技术，保障了人类信息安全，计算机网络技术和人工智能的结合还在继续，人类从中所获取的便利也将变得越来越多。
参考文献：
[1] 孙昊.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].科技风，2019（29）：88.
[2] 梁静.基于计算机网络技术的人工智能研究[J].轻工科技，2019（10）：79-80.