人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)方面的應(yīng)用淺析

袁春霞 郭黎明

摘要：在當(dāng)前的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，已經(jīng)開始探索人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合方式，以提高計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展速度?；趯θ斯ぶ悄芗夹g(shù)內(nèi)涵的研究，本文探索了人工智能技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之間的銜接性，在此基礎(chǔ)上提出提出人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用方法，從而讓計算機網(wǎng)絡(luò)能夠獲得更好發(fā)展，

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù);應(yīng)用方法

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）30-0202-02

在當(dāng)前的計算機網(wǎng)路技術(shù)開發(fā)和使用中，已經(jīng)開始借助大數(shù)據(jù)技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行質(zhì)量，并取得了良好的應(yīng)用效果。然而在新時期中，也發(fā)現(xiàn)新的計算機技術(shù)體系中存在一定問題，降低了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展速度，在今后的發(fā)展中，由于人工智能技術(shù)有很高的智能化程度，所以與計算機技術(shù)有很高的銜接性，將其應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中后，可以大幅提高這一系統(tǒng)的運行質(zhì)量。

1人工智能技術(shù)的運行原理和優(yōu)勢

在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，其運行原理為通過傳感器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代控制理論技術(shù)、相應(yīng)的程序代碼等內(nèi)容，落實對整個系統(tǒng)的控制工作，在具體的技術(shù)應(yīng)用中，最終建成了多輸入多輸出的系統(tǒng)運行體系，相較于經(jīng)典控制理論，人工智能技術(shù)能夠與當(dāng)前的工業(yè)體系、計算機技術(shù)等有更好的銜接效果，所以在具體的研究中，可以將這一技術(shù)應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。

這一技術(shù)的優(yōu)勢在于，可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)管、數(shù)據(jù)分析以及其余工作內(nèi)容的完善，從網(wǎng)絡(luò)中獲取大量的信息，并能夠在短時間之內(nèi)完成對各類數(shù)據(jù)和信息的分析工作，另外在大數(shù)據(jù)時期，已經(jīng)開始逐步建成云存儲與本地存儲、物理服務(wù)器與虛擬服務(wù)器的融合運行體系，這種新型技術(shù)刺激了網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的升級和完善，在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，可以完成各項自檢工作，在具體的工作中，最大限度提高整個系統(tǒng)的運行質(zhì)量。

2人工智能技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的銜接性

2.1應(yīng)用模式方面

在人工技術(shù)的應(yīng)用中，通常要借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取各類數(shù)據(jù)，在后續(xù)的運行中，通過這種方法可以更好完成對整個系統(tǒng)的研究和分析項目。

對于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來說，當(dāng)前已經(jīng)發(fā)展到硬件和軟件共同參與到運行過程中的狀態(tài)，尤其是在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)存儲方面，當(dāng)前的技術(shù)體系中，已經(jīng)開始嚴(yán)重依賴整個系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，而對于人工智能技術(shù)來說，其本身需要具備對資料庫的完善和優(yōu)化能力，所以從系統(tǒng)的運行形式上來看，這兩個系統(tǒng)的運行方式整體上較為相似，甚至在一定程度上存在優(yōu)勢互補作用，在系統(tǒng)的持續(xù)工作中，可以實現(xiàn)技術(shù)的共同完善。

2.2發(fā)揮作用方面

在當(dāng)前的計算機技術(shù)中，其已經(jīng)能夠在多種領(lǐng)域中發(fā)揮其重要作用，常見的包括工業(yè)系統(tǒng)、教育系統(tǒng)以及辦公系統(tǒng)，從整體運行質(zhì)量上來看，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)揮的作用與傳統(tǒng)人力控制方式有天壤之別。

計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以通過對數(shù)據(jù)的整合和分析，確定當(dāng)前工作系統(tǒng)中存在的問題，通過對相關(guān)管理理念的應(yīng)用，提出對這些問題的解決措施，從工作形式上來看，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)勢在于，可以在短時間之內(nèi)大量獲取系統(tǒng)的運行信息，并且能夠在這一時間段之內(nèi)將這些信息深度處理，只需在此基礎(chǔ)上結(jié)合相關(guān)理論，就可落實對整個工作體系的完善工作。

而對于人工智能系統(tǒng)來說，其作用方式也為對數(shù)據(jù)的整合和分析，其中獲取的數(shù)據(jù)可以進行系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)，通過對這些信息的研究，按照相應(yīng)的控制程序，將處理后的信號以及相關(guān)的控制信號輸出。從發(fā)揮的作用上來看，這兩種技術(shù)在使用過程當(dāng)中，運行流程都是對數(shù)據(jù)的收集、處理和輸出，發(fā)揮的使用都會提高整個系統(tǒng)的運行效率和質(zhì)量，所以在發(fā)揮作用方面兩者有很高的銜接性。

2.3運行體系方面

在運行體系方面，發(fā)現(xiàn)在當(dāng)前不同的實體系統(tǒng)中，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)來源不同。如工業(yè)系統(tǒng)的來源為傳感器，而管理系統(tǒng)來源為各個部門計算機的數(shù)據(jù)，但是無論對于哪種模式，運行體系的起始階段必須為數(shù)據(jù)收集過程，通過對所有獲取到數(shù)據(jù)的分析，將研究結(jié)果傳遞到具備權(quán)限的人員手中，

而人工智能系統(tǒng)在運行中，運行初始階段也為收集各類數(shù)據(jù)，但是該項技術(shù)的優(yōu)勢在于，能夠通過對這些數(shù)據(jù)的整合和分析，確定當(dāng)前系統(tǒng)中存在的運行性問題，并且在此基礎(chǔ)上，通過發(fā)出控制信號的方式發(fā)揮對整個系統(tǒng)的調(diào)節(jié)作用，由于人工智能技術(shù)中整合了RFID等技術(shù)，所以能夠?qū)?shù)據(jù)來源進行定位，向相關(guān)的區(qū)域發(fā)出特定的控制信號，通過這種方式實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的有序高效管理。

3人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用方式

3.1安全防護方面

在當(dāng)前的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展中，已經(jīng)開始利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行速度，同時該項技術(shù)整合了物理存儲端和云空間，所以相比較于傳統(tǒng)模式，該項技術(shù)在安全性方面獲得了一定程度的提升，然而與之相對的為各類攻擊手段進一步完善和發(fā)展，尤其是對于當(dāng)前針對一些大數(shù)據(jù)空間硬件設(shè)備的APT攻擊，傳統(tǒng)的技術(shù)手段難以對這一攻擊手段進行防范，導(dǎo)致整個系統(tǒng)的硬件設(shè)備了運行質(zhì)量下降，嚴(yán)重時會導(dǎo)致整個系統(tǒng)的癱瘓。

在人工智能技術(shù)的發(fā)展中，必然需要整合融人大數(shù)據(jù)技術(shù)，而在系統(tǒng)的硬件攻擊檢測中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以發(fā)揮得天獨厚的優(yōu)勢，可以通過對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各個節(jié)點的檢測，分析該節(jié)點的上行和下行程序穩(wěn)定性。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某節(jié)點的運行狀態(tài)和正常狀態(tài)不同時，分析這一節(jié)點上端和下端的變化情況，研究當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)攻擊形式，建成相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊圖讓技術(shù)人員對攻擊模式有深入了解，在此基礎(chǔ)上提出對攻擊手段的防范工作。

而在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，由于其能夠根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)完成對整個系統(tǒng)的后續(xù)完善和優(yōu)化工作，所以可以將檢測工作從原有的大數(shù)據(jù)技術(shù)提升到人工智能技術(shù)，在整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊狀態(tài)時，第一時間根據(jù)攻擊特點和攻擊形式，完成對攻擊手段的消除和防范，提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性和安全性。

3.2系統(tǒng)管理方面

在具體的工作過程中，要保證計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)揮對整個體系的監(jiān)管作用，所以在具體的系統(tǒng)完善時，要制定新型的管理體系。而在現(xiàn)今的管理體系中，采用的管理模型單一，這類模型已經(jīng)逐漸不能適應(yīng)當(dāng)前的企業(yè)運行過程，同時對于個人計算機終端來說，由于網(wǎng)絡(luò)資源總量提高，所以用戶對計算機網(wǎng)絡(luò)的需求也逐漸上升。傳統(tǒng)計算機網(wǎng)絡(luò)運行中，難以根據(jù)用戶的習(xí)慣，踐行對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分析和完善工作，并且對系統(tǒng)管理的質(zhì)量削弱，為了最大限度發(fā)揮計算機的潛能，在人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用中，其最大優(yōu)勢能夠完成對各類控制信息和指令的完善，從中提煉出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，在后續(xù)的系統(tǒng)控制中，將建成的模型應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的分析和完善工作。

對于企業(yè)方面來說，這種方式能夠在最短的時間內(nèi)完成對各類數(shù)據(jù)的收集和分析，并且在此基礎(chǔ)上獲取相應(yīng)的控制指令，從而讓企業(yè)方面那個更好的落實各項管理工作。對于個人計算機系統(tǒng)來說，人工智能技術(shù)可以收集用戶的操作習(xí)慣，并且對其感興趣的資源進行分析。雖然當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)也能夠達到這些效果，但是目前的這一技術(shù)通過各類網(wǎng)站的代碼落實，結(jié)果表明各類網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)技術(shù)代碼在當(dāng)前的應(yīng)用中，基本不滿足任何用戶的使用需求，而將人工技能技術(shù)應(yīng)用到用戶的計算機終端時，即使各類網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)技術(shù)再難以應(yīng)用，也能夠通過對操作習(xí)慣的改善，提高對整個系統(tǒng)的管理質(zhì)量。

3.3資源調(diào)配方面

在網(wǎng)絡(luò)資源的調(diào)配中，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中大數(shù)據(jù)技術(shù)更多作為一種困擾用戶的技術(shù)而存在，并未發(fā)揮該項技術(shù)原有的便利性。例如在一些搜索引擎界面中，只完成一次專業(yè)名稱信息搜索后，在之后應(yīng)用該網(wǎng)頁的過程中，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)站會推薦與該專業(yè)名詞相關(guān)的信息，尤其是對一些零售商推廣來說，這種方式既降低了網(wǎng)頁的觀感，在一定程度上也提高了隱私泄漏問題的發(fā)生概率，而在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，一方面可以在使用中提高這類網(wǎng)站自身的智能程度，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某計算機長期搜索相關(guān)信息時，才向計算機的操作者推薦相關(guān)的商品，或者將該名詞的新修訂意見向用戶展示。另一方面為用戶本身客戶端上的人工智能技術(shù)，再該項技術(shù)發(fā)揮作用的過程中，人工智能技術(shù)體系能夠自動屏蔽這類信息，提高用戶的工作效率和工作質(zhì)量，并且最大限度降低隱私泄露問題的發(fā)生概率。

3.4系統(tǒng)檢測方面

在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段中，一種方式為攻擊程序長期潛伏在用戶的硬盤系統(tǒng)中，在用戶的計算機聯(lián)網(wǎng)后，將計算機中的隱私數(shù)據(jù)傳輸回攻擊者手中，這種方法采用傳統(tǒng)的攻擊檢測手段難以達到目的，所以才要的方法為上來就提他大數(shù)據(jù)檢測手段。然而在這種技術(shù)的應(yīng)用中，傳統(tǒng)方法的運行形式為，檢測工作的間隔較差，并且需要在很長時間內(nèi)完成對整個系統(tǒng)的檢測工作，當(dāng)在某些新型攻擊手段被發(fā)現(xiàn)后，才落實對系統(tǒng)的檢測工作時，一些計算機此時已經(jīng)遭受攻擊，并發(fā)生了信息泄露問題，造成企業(yè)及個人信息損失。

在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，其可以自動收集當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)上的攻擊手段信息，包括某種攻擊手段的原理，攻擊路徑以及攻擊方法，數(shù)據(jù)來源為國內(nèi)外的各類計算機攻擊防范網(wǎng)站，以最快的速度發(fā)現(xiàn)當(dāng)前可能產(chǎn)生的攻擊信息。

發(fā)現(xiàn)這一內(nèi)容后，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，檢測整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，防止攻擊手段已經(jīng)對用戶計算機造成影響，而對于各類攻擊網(wǎng)站未發(fā)布相關(guān)信息情況，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)傳統(tǒng)的攻擊模式，完成對整個檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)優(yōu)化工作，從而讓系統(tǒng)定期落實對整個硬盤的掃描和分析工作，實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的深度檢測。

4結(jié)論

綜上所述，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中，人工智能技術(shù)由于和該項技術(shù)有很高的融合性與銜接性，所以可以在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮重要作用。具體的應(yīng)用方法為，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全防護、計算機系統(tǒng)的系統(tǒng)檢測、系統(tǒng)的資源調(diào)配以及對整個系統(tǒng)的管理，充分提高計算機系統(tǒng)的運行質(zhì)量。