人工智能在计算机网络技术中的应用

    王艺

    摘? 要:计算机网络信息安全和系统管理对当前各行各业的发展具有重要的作用。随着运算规模的提升和技术应用范围的拓展,传统的算法无法应对众多不确定、非线性问题以及大规模信息数据的处理工作。人工智能使计算机网络技术得到进一步发展的契机,该文主要对人工智能在计算机网络技术中的各种应用进行了分析,希望引起相关人员对于人工智能的重视,为计算机网络技术发展提供帮助。

    关键词:人工智能;计算机网络技术;信息安全

    中图分类号:TP393? ? ? ? ? ? ? ? 文献标志码:A

    0 引言

    计算机网络技术在当前的社会生活中得到了广泛应用,随着技术的不断发展,人们越发重视计算机网络系统和安全管理,传统的算法已经难以适应不断增加的运算规模和用户需求。人工智能技术的应用得到了推进,其与计算机网络技术的融合实现了两者的快速发展。

    1 人工智能

    人工智能技术在计算机网络技术中的应用范围和效果随着技术的发展不断提升,2种结合的可行性主要体现在以下4个方面。1)人工智能技术可以解决普通计算机技术难以处理的不确定信息,可以更高效地将掌握系统资源,在信息的管理整合方面也具有较高的效率,可以为用户快速提取所需的信息数据[1]。2)人工智能技术对资源的利用率高,可以在高效整合资源的基础上实现数据资料的共享和传输,一旦将其应用到计算机网络技术中,可以极大地提升计算机的信息处理质量和效率。3)人工智能技术相对于其他技术的一个重要优势是其具备学习及推理能力,可以在大量数据经验信息的支持下快速提升自身实用价值,为计算机网络管理提供更大帮助,其专家知识库技术甚至可以为使用者提供所需的管理方案。4)人工智能技术在构建信息库的过程中具有更大的优势,其突出的记忆能力可以起到提升信息库构建效率的作用,为计算机网络管理提供更多帮助。而且,对于非线性问题,人工智能技术的处理思路和质量更优,可以有效提升计算机网络管理效率和质量[2]。

    2 人工智能在计算机网络技术中的应用

    2.1 计算机网络安全管理

    计算机网络安全管理主要由防火墙、检测入侵以及邮件垃圾反击这3个部分组成。其中,入侵检测是其余2个部分应用的基础,基于入侵检测的人工智能技术主要包括以下6个方面。

    2.1.1 规则产生式专家系统

    专家系统是人工智能技术在计算机网络安全中的一种应用,是在包含推理逻辑以及专家经验数据库的基础上建立的。专家系统可以将经验化为规则,通过将输入的资料内容编码而后化为系统运行的规则,在规则以及数据库的基础上可以对所检测到的入侵数据进行科学的判定,对于提升计算机系统的安全防护的准确性和效率具有重要意义[3]。

    2.1.2 人工神经网络

    人工神经网络是人工智能的又一发展方向,可以通过模拟人类大脑的运行机制构建出相应的系统。人工神经网络技术是基于大脑神经生成的技术,具有很强的学习扩展能力,能精确判断和识别网络中的2种输入类型,从而有效提高入侵检测的效率和准確性,促进计算机网络安全管理。

    2.1.3 数据挖掘技术

    数据挖掘技术可以依靠审计程序对主机会话特点以及网络连接状态进行提取,在此基础上可以通过对数据的挖掘来不断学习和了解正确情况下的网络活动。在计算机依靠数据挖掘技术掌握正常网络活动的情况下可以及时对入侵等异常情况作出反应,通过与正常情况的对比分析,可以及时判别并清除有害的入侵规则,为后续的防火墙安全管理提供判别基础。

    2.1.4 人工免疫技术

    人工免疫参考人体的免疫系统,主要用于对病毒的查杀,起到保护计算机网络安全的功能。人工免疫技术主要是由克隆选择、基因库以及否定选择这3种有效机制构建而成,可以在3种机制的基础上实现对计算机病毒的识别判定,通过不断地补充完善而提升查杀病毒的能力。虽然现阶段的基于人工免疫的人工智能技术尚存在一些不足,但是其发展潜力较大,具有长远的发展前景。

    2.1.5 自治AGENT技术

    自治AGENT技术的发展离不开面向对象技术的支持,在底层数据的分析和收集方面具有较高的应用效果,这一技术在一定环境中可以具备极高的灵活性,对于不同的技术也具有较高的兼容性,对于入侵检测技术效果的提升具有重要作用。

    2.1.6 数据融合技术

    数据融合这一人工智能技术的应用可以将原有的数据资料进行排列组合,从中获取更有效的数据信息。这一技术是通过模仿人力处理信息的能力而实现的,可以结合硬件设备传感器在计算机网络安全防护中起到更大的作用,有效实现资源的协调统合,提升入侵检测的效率和范围。

    2.2 计算机网络系统管理和评价

    2.2.1 人工智能问题求解技术

    人工智能的问题求解这一技术的实施范围具有一定的局限性,技术的应用往往是针对某一实践领域而设计的,也就是说所构建的算法仅用于解决实际的问题。这一技术主要由搜索、推理以及求解这3个流程环节组成,3个环节又还原各自的发展基础。其中,搜索技术是基于状态图构建的,推理技术是基于谓词逻辑实现的,求解计算是基于结构化的知识表示方法实现的[4]。

    搜索技术是人工智能问题求解技术3个环节中最关键的部分,可以从状态、问题空间以及博弈搜索这3个方面有针对性地进行搜索工作。由于一次搜索通常涉及多个问题,因此优化搜索技术能有效提高搜索效率,快速缩小搜索范围,保证搜索质量。因此,搜索技术的应用过程中需要通过搜索空间以及最优解2个方面对搜索效率进行提升,这2个方面也是搜索技术的评估要点。具体的评估公式为:f*(n)= h*(n)+g*(n),h*(n)的含义为网络中n、g 2个节点的最短距离,g*(n)的含义为网络中s、n 2个节点的最短距离。

    计算机网络管理和评价利用人工智能问题求解计算可以有效解决传统算法的局限或不足之处,实现最大化的资源利用效率,其搜索、推理以及求解的3个技术环节在计算机网络技术中具有重要的推广意义和实用价值。

    2.2.2 专家知识库技术

    专家知识库技术是计算机网络管理和评价中的重要技术,对于专家系统的作用发挥具有较大的影响力。当前的专家知识库技术主要由基础原理以及专门的技术知识2个方面组成,其中专门的技术知识实质上是经验数据的积累,其获取是依靠直接或间接的方式实现的。专家知识库技术是技术人员将丰富的经验知识和资源依靠编码以及建库的方式进行高效的整合,这些整合的数据可以为计算机的网络决策管理提供建议,必要时可以依靠其中的专家经验对重要问题进行决策,或者为使用者提供更多解决问题的方案。例如:在进行圖书馆网络管理时,可以依靠专家知识库技术对已有的图书馆管理经验进行梳理总结并构建相应的规则库,为图书馆管理人员提供更多的方案选择,提升管理效率。

    3 人工智能在计算机网络技术中的应用案例分析

    3.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用案例探讨

    3.1.1 智能防火墙

    在进行图书馆档案信息安全管理的过程中利用人工智能构建智能化的防火墙,提升网络安全管理质量。传统的网络防火墙在进行安全管理过程中,对于SSL流的数据缺乏相应的防护手段,无法有效地解析和拦截这类数据的攻击,容易遭受到这类数据的入侵。甚至只要通过技术手段将一些程序加密处理,即可随意地在图书馆档案库中进出,这增加了图书馆档案信息的安全隐患。

    智能防火墙技术可以有效提升安全防护质量,通过将代理技术与过滤技术有效结合,提升了防火墙的监控质量和范围,从原有的数据链路层监控转变为全部应用层的监控管理,可以更好地控制TCP/IP协议层。在应用到智能防火墙之后,图书馆档案馆的客户端配置工作得到了有效的缩减,提升了工作效率;还可以进行多重的加密和解密等数据处理工作,提升了VPN虚拟网络的应用效果。通过应用智能防火墙技术,图书馆的档案信息保密程度有效提升,将代理服务的效果有效发挥出来,提升了图书馆计算机的网络安全质量[5]。

    3.1.2 智能入侵检测系统

    入侵检测系统可以用于对一些常见的问题进行预防处理,避免影响计算机网络安全的威胁入侵,提升网络安全管理效果。传统的图书馆档案信息管理过程中,应用的入侵检测系统智能化程度不高,通过信息收集、判断、警告以及提示这4个阶段的工作对入侵情况进行检测控制,但是其检测的质量较差,无法将各类入侵情况检测到位,存在较大的局限性,为图书馆档案信息留下了较大的安全隐患。

    通过将人工智能与入侵检测系统相结合,并将其应用到图书馆的档案信息管理系统之中,可以有效提升入侵检测的质量效果,在技术应用过程中,可以将人工神经网络、专家系统以及数据挖掘这3种技术高效结合,有效提升了入侵检测的质量和范围,避免档案库受到外界病毒等异常情况的威胁。

    3.2 人工智能在计算机网络管理与评价技术中应用案例分析

    传统的图书馆管理在数字化、信息化不断发展的今天已经过时,无法有效管理存储量大量提升的图书馆信息库。人工智能可以提升计算机的网络管理、评价的效率和质量,将其应用到图书馆管理之中,可以充分利用专家知识库等技术手段建立相应的图书馆经验库,利用计算机的检索和匹配效果,可以为管理人员制定具有参考意义的管理方案。人工智能技术的应用有效解决了庞大信息库的管理难度,还提升了管理效率和质量。

    4 结语

    人工智能与计算机网络技术两者具有相互促进的作用,前者为后者提升效率和质量,而后者为前者提升技术应用和发展的平台。在应用于计算机网络安全及系统管理的过程中,人工智能技术由于其具有高性能、高效率得到了人们的认可,随着技术研究的不断深入也得到越来越多人的重视。在未来人们将会不断对人工智能的应用技术进行探索研究,为计算机网络技术发展提供更多助力。

    参考文献

    [1]涂露.探究人工智能在计算机网络技术中的应用[J].数字通信世界,2018,157(1):175.

    [2]胡云峰.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新导报,2018,434(2):143,150.

    [3]周铭昊.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].信息与电脑,2019(20):169-170.

    [4]王伟.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用探讨[J].数字化用户,2018,24(44):166.

    [5]邓皓冰.浅谈人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].数码世界,2018(4):550.