人工智能在计算机网络技术中的作用分析

吕毅 北京大学

在信息化时代中，计算机网络的研发及应用，为人们生产生活创造了很多便利条件，随之而来的是信息量暴增，长此以往对计算机运算速度、效率等形成负面影响，难以迎合用户多岩谷哈需求。人工智能属于计算机网络技术的一个分支，作为计算机网络发展到一定阶段形成的产物，用于计算机网络技术领域中，不仅能强化计算机运作的稳定性，还能促进其智能化发展进程，更高效的迎合用户主观需求。

1 人工智能的内涵与特点

人工智能为信息技术、数学、心理学等多门学科知识融合发展而来的一种新科技，其通过感知环境状态及特征等，主动做出相关反应，并且该反应能达成一定目标，获得较理想效果。现如今，人们的日常生活中随处可见人工智能的身影，比如手机内的智能助力、阅览新闻时的信息推送、自动驾驶等。

2 人工智能用于计算机网络技术中的作用

2.1 增强计算机处理问题的能力

从本质上分析，人工智能并不是一种单一科技，其融合人类语言、心理、生理等多项目后而发展起来的仿生模拟技术，用于实践中表现出最明显优越性是能模仿人们处理现实问题，进而降低个体的劳动量及强度。在工作中合理使用人工智能机器，可以说是解放人类的一种有效途径。在采用人工智能计算机网络处理问题期间，人工智能可以快速、精确筛选大数据，探索到优势更大的解决方案与办法，提升计算机网络处理问题的速度，在效率上也明显高于人工处理效果，能够促进我国计算机科技长效发展进程。

2.2 保护计算机信息

在大数据时代中，计算机网络内存有的数据类型繁多、规模庞大，外加数据形式多样化，这在很大程度上促进了数据更新进程，这对计算机网络运行安稳性也提出较严格要求，只有这样方能保证数据信息的精确度、可靠性。和过往对计算机信息实时的保护措施相比较，

人工智能保护形式更占据优势。人工智能与计算机网络有机结合，能有效应对数据量庞大、数据处理速度迟缓、网络系统运行稳定性较差等问题，此时人工智能也能将信息处理分析能力充分发挥出来，以高度智能化形式维护网络信息的安全性。

2.3 强化计算机系统的防御能力

传统计算机运行期间，仅可以防御固定病毒，而人工智能有智能检测功能及强大的学习能力，用于计算机网络中，对可入侵过程表现出超强的防御能力。比如，当有黑客欲要攻击计算机时，人工智能和网络系统结合并形成合力作用，以特殊算法为支撑实现保护网络环境安全的目标；当有用户在操作计算机过程中出现不规范行为时，人工智能的防御管理系统能结合事前设定的规则及时作出反馈。人工智能用于计算机网络中后能实现智能化学习，促进计算机中知识数据更新过程，针对存在安全隐患的信息能及时作出甄别，联合防御，维护计算机系统的安全性。

2.4 优化成本

人工智能技术有益于优化计算机应用成本，协助企业优化经营成本管理效果，具体是优化材料、人工成本等，协助企业决策者完善运营模式。人工智能具备学习能力，既往有研究表明，安装人工智能前后的计算机对资源的利用效率存在很大差异。人工智能还具有快速比较能力，能在短时间内未能使用者提供有效信息，进而协助计算机节省资源，减少运行成本，探寻应对问题的最优质、快捷的应对方案，减少或规避流量浪费的问题，加快网络运行过程，提升对资源的利用效率。

3 实践应用

3.1 网络安全管理

在信息膨胀的时代中，人们对计算机网络使用的安全性予以较高重视，采用人工智能有益于强化网络环境的安全防护能力。比如，可以采用人工智能技术建设智能防火墙，和其他防御系统相比较，防火墙能利用智能化辨识技术收集、分析及处理数据，针对有害信息访问过程中做出约束、阻拦，以上措施的落实有助于减少系统的运算量，提升数据信息的安全级别。智能防火墙还有防御病毒、黑客袭击过程，不仅能遏制病毒传播过程，还能较有效的管控内部局域网的运行状态，进而维护计算机网络技术使用过程的平稳性。将人工智能用于计算机网络的入侵检测实践中，通常会和如下两个模块存在一定关联：

(1）训练模块：实质上就是采用人工智能进行网络入侵检测，审计现存数据、检测是否存在异常等，以上过程被统称为向量训练。人工智能检测多要依赖编码分析已侵入特征向量与审计工作录入的结果，并理性作出比较，以上是辨识入侵特征的向量改版的有效方法之一。若能确定已知入侵向量和其特征审计事件相互匹配，那么随即网络系统就能智能化的对外传递出报警信号；若断定入侵向量与审计事件之间存在较大出入，采用人工智能便能自行开展网络入侵检测活动，促进新的审计事件产出过程。人工智能还有调节模式长短、匹配时间等指标的功能，进而更有效、科学的解读入侵检测信息特征。

(2）检测模块：利用预处理器开展入侵检测工作，以数学向量形式为支撑，将审计未知设为基础条件，处理数字等资源，随即以支持向量机、判决函数等为基础，利用过决策系统分门别类的归纳数据向量。在检测预测模块内，以现有模型为支撑，探究网络系统运转期间形成的规律，并预测其在后续可能承受的攻击，进而保证相关模型装置更新的时效性，促进系统安稳运行过程。

3.2 数据处理

将人工智能用于计算机网络技术领域中，能明显提升网络系统对数据处理能力，等同于将人工智能设为切入点，模拟计算机系统运行状态，并予以科学预测，为网络管理者相关决策提供较可靠的依据，尤其是要开展预定管理活动期间，能为管理相关人员的行为方式创造便利条件，有益于减少成本的投入额度，为后期数据处理及管理活动持续开展奠定重要基础。在计算机网络领域中，为将人工智能技术的优越性充分体现出来，要求操作者要立足于实况，将人工神经网络设作切入点，建设神经网络机制，对某些网络数据信息作出预测及处理。

3.3 代理管理

从本质上分析，人工智能代理系统的功能实现的基础是各种软件，其将知识库设为基础，科学分析数据库内储有的数据并作出相应处理，借此方式及时落实设定的任务计划。代理系统不仅有益于提升工作运转效率，还能结合不同用户的主观需求为期提供个性化服务，在运转一段时间后，该系统能更高效的分析、处理数据信息，确保相关服务内容提供的针对性。比如，人们通过计算机网络探查日常生活、工作以及学习活动所需信息时，人工智能就能做出好代理管理，精确、有效获取信息资源，明显降低了时间成本。

4 结束语

当下，社会大众群体对计算机网络的需求量持续增加，依赖度也相应上升，这在很大程度上推动了人工智能朝向横向、纵向发展进程，同时也有益于强化计算机网络系统的功能。在实践中，合理采用人工智能技术落实代理管理、数据处理及网络安全维护等工作，能进一步保证相关服务的智能化、个性化水平，全面优化工作质量，助力于计算机网络精确、安稳、长久发展进程。