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

劉晶晶，張一丹

（南陽(yáng)農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院，河南 南陽(yáng) 473000）

0 引 言

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是現(xiàn)代信息化社會(huì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一，而人工智能技術(shù)則是近年來(lái)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域之一。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)量的不斷增加，如何提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的效率和安全性成為亟待解決的問(wèn)題。人工智能技術(shù)的高效處理能力、協(xié)作能力以及模仿能力為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化和安全防護(hù)提供了新的思路與解決方案。

1 人工智能的概念及特點(diǎn)

1.1 人工智能的概念

人工智能是指利用計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科的理論和方法，研究和開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸與擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門學(xué)科。它致力于研究人類智能的特征、實(shí)現(xiàn)具有類似人類智能的智能機(jī)器，并研究在實(shí)際應(yīng)用中的技術(shù)與方法[1]。

1.2 人工智能的特點(diǎn)

1.2.1 高效的處理能力

人工智能具有高效的處理能力。人工智能通過(guò)使用先進(jìn)的算法和技術(shù)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像以及視頻等多種類型的數(shù)據(jù)。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能可以利用這種高效的處理能力，快速地分析網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率。

1.2.2 良好的協(xié)作能力

人工智能具備良好的協(xié)作能力。通過(guò)模擬人類智能的方式，人工智能能夠?qū)W習(xí)和理解人類的行為與語(yǔ)言，從而與人類進(jìn)行更加自然的交互。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能可以與人類網(wǎng)絡(luò)管理員協(xié)作，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、故障排除等工作，提高網(wǎng)絡(luò)的效率和可靠性[2]。

1.2.3 強(qiáng)大的模仿能力

人工智能還具備強(qiáng)大的模仿能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，人工智能能夠自主學(xué)習(xí)和提取特征，從而可以模擬人類的思維過(guò)程與決策過(guò)程。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的行為和特征，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的異常行為，并自主做出反應(yīng)，從而提高網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。

2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用方向

2.1 網(wǎng)絡(luò)與信息安全

網(wǎng)絡(luò)與信息安全是人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用的重要方向之一。在現(xiàn)代社會(huì)中，大量的信息和數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題越來(lái)越受到人們的關(guān)注。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全的需求，因此人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。首先，人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí)與分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別惡意流量和攻擊，從而提高網(wǎng)絡(luò)的安全性；其次，人工智能可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將正常流量和惡意流量分開(kāi)；最后，人工智能可以利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析網(wǎng)絡(luò)中的文本數(shù)據(jù)，識(shí)別惡意軟件和惡意網(wǎng)站，提高網(wǎng)絡(luò)的安全性。

2.2 數(shù)據(jù)采集與分析

人工智能在數(shù)據(jù)采集與分析方面的應(yīng)用也十分廣泛。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，數(shù)據(jù)采集和分析是非常重要的，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常大，而這些數(shù)據(jù)可以包含各種重要信息，如用戶行為、網(wǎng)絡(luò)性能以及設(shè)備狀態(tài)等。這些數(shù)據(jù)可以被用來(lái)改善網(wǎng)絡(luò)性能、提高用戶體驗(yàn)和識(shí)別潛在的問(wèn)題。人工智能可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集和分析來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)性能。例如，人工智能可以自動(dòng)采集網(wǎng)絡(luò)中的性能數(shù)據(jù)，如帶寬利用率、丟包率等指標(biāo)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和優(yōu)化。此外，人工智能可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)存在的瓶頸和瓶頸所在的位置，并提出改進(jìn)措施[3]。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集與分析流程如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集與分析流程

2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用程序每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析和處理，以提高網(wǎng)絡(luò)效率，提供更好的用戶體驗(yàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速地從大量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和模式，為網(wǎng)絡(luò)管理者和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)者提供支持。例如，在云計(jì)算中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用于資源調(diào)度和負(fù)載平衡。云計(jì)算中的數(shù)據(jù)中心通常包含大量的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備，需要在不同的時(shí)間點(diǎn)和不同的負(fù)載下運(yùn)行。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，提供一些預(yù)測(cè)模型來(lái)幫助網(wǎng)絡(luò)管理者更好地規(guī)劃資源調(diào)度。

在智能路由中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用于實(shí)時(shí)路由決策。智能路由系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量與傳輸延遲，并根據(jù)這些信息調(diào)整網(wǎng)絡(luò)路由，從而提高網(wǎng)絡(luò)傳輸速度和可靠性。在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用于用戶行為分析和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析，可以了解用戶的需求和偏好，從而為用戶提供更好的服務(wù)。例如，一些社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可以根據(jù)用戶的興趣和偏好推薦相關(guān)的內(nèi)容與活動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以用于網(wǎng)絡(luò)安全，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量和事件日志的分析，識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)攻擊和異常行為，并及時(shí)采取相應(yīng)的安全措施。例如，一些入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，從而識(shí)別出潛在的攻擊行為[4]。

3 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)存在的問(wèn)題

3.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的問(wèn)題

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及和應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來(lái)越大，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載越來(lái)越重，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的性能和效率也越來(lái)越成為關(guān)注的焦點(diǎn)。在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化一直是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。例如，數(shù)據(jù)包的路由和轉(zhuǎn)發(fā)通常需要考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)擁塞和負(fù)載均衡等因素，需要采用復(fù)雜的算法和技術(shù)來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和效率。此外，網(wǎng)絡(luò)性能會(huì)受到物理鏈路的帶寬、延遲以及信號(hào)干擾等因素的影響，需要納入優(yōu)化的范疇。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)管理通常是人工進(jìn)行的，需要管理員不斷檢查網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和性能，根據(jù)需要調(diào)整配置參數(shù)與策略，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。這種方法需要消耗大量的時(shí)間和精力，且往往只能解決當(dāng)前的問(wèn)題，對(duì)于未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和變化缺乏應(yīng)對(duì)能力。為了解決網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的問(wèn)題，人工智能技術(shù)被引入計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，如使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)智能化管理系統(tǒng)，提高網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化水平和效率。例如，可以通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制和負(fù)載均衡等功能，還可以利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配和調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)管理與優(yōu)化。

3.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全漏洞

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及和應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題變得越來(lái)越突出。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)存在許多安全漏洞，如網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件、數(shù)據(jù)泄露等，會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、可靠性以及安全性造成嚴(yán)重威脅。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)主要依靠安全設(shè)備和安全策略來(lái)實(shí)現(xiàn)，如防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)和訪問(wèn)控制等。這些傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段需要管理員不斷地更新和維護(hù)，以應(yīng)對(duì)新的安全威脅和攻擊，同時(shí)需要進(jìn)行安全事件的監(jiān)控與應(yīng)急響應(yīng)。然而，這種傳統(tǒng)的安全防護(hù)方式已經(jīng)難以滿足當(dāng)今日益復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的安全需求。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)中連接的設(shè)備數(shù)量不斷增加，也給網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全策略難以應(yīng)對(duì)這些新的安全問(wèn)題，因此需要尋求更加高效、智能的安全防護(hù)方式來(lái)保障網(wǎng)絡(luò)安全。

4 促進(jìn)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用的幾點(diǎn)建議

4.1 加強(qiáng)人工智能技術(shù)在通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用

4.1.1 人工智能技術(shù)應(yīng)用于路由協(xié)議優(yōu)化

常見(jiàn)的路由協(xié)議有靜態(tài)路由和動(dòng)態(tài)路由2種，其中動(dòng)態(tài)路由根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和鏈路狀況自動(dòng)調(diào)整路由表，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路徑。然而，傳統(tǒng)的路由協(xié)議優(yōu)化方法需要依靠手動(dòng)調(diào)整參數(shù)或者基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，難以滿足網(wǎng)絡(luò)的快速變化和復(fù)雜性，也難以保證路由協(xié)議的性能與穩(wěn)定性。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于路由協(xié)議的優(yōu)化，通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分析與學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整路由協(xié)議的參數(shù)和規(guī)則，以提高路由協(xié)議的性能和適應(yīng)性[5]。

4.1.2 人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量控制

在大型企業(yè)或數(shù)據(jù)中心中，網(wǎng)絡(luò)流量的控制和管理是非常重要的，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)流量過(guò)大或者不合理的分配會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞和延遲，從而影響網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量控制方法主要包括基于隊(duì)列的控制、基于流量監(jiān)測(cè)的控制以及基于服務(wù)質(zhì)量的控制等，存在一定的局限性，如不能快速適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量變化和不能自適應(yīng)調(diào)整流量控制策略。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量控制，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)調(diào)整流量控制策略，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量的分配和控制。

4.2 加強(qiáng)人工智能技術(shù)在安全防護(hù)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方面，傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)需要事先定義好規(guī)則，識(shí)別和抵抗已知的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。但是，這種方法往往無(wú)法識(shí)別新的攻擊方式和未知的攻擊者?；谏疃葘W(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常行為和未知攻擊方式，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和智能的入侵檢測(cè)。

在惡意軟件識(shí)別方面，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的惡意軟件檢測(cè)系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)惡意軟件樣本的分析與學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取惡意軟件的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知惡意軟件的檢測(cè)和識(shí)別。此外，基于人工智能的惡意軟件防御系統(tǒng)可以根據(jù)惡意軟件的行為特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整安全策略和行為模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的智能防御。除了入侵檢測(cè)和惡意軟件識(shí)別外，基于人工智能的自適應(yīng)安全策略也是網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的重要應(yīng)用方向。傳統(tǒng)的安全策略是基于固定的規(guī)則和策略來(lái)保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。

4.3 加強(qiáng)人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)方面，人工智能技術(shù)可以發(fā)揮重要作用。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和服務(wù)種類的增多，網(wǎng)絡(luò)管理面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)，包括資源管理、性能監(jiān)測(cè)以及故障診斷等方面。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管理方法存在著效率低下、響應(yīng)速度慢等問(wèn)題，同時(shí)難以適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和不斷變化的網(wǎng)絡(luò)需求。因此，加強(qiáng)人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用是非常必要的。

5 結(jié) 論

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是現(xiàn)代社會(huì)的重要組成部分，而人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展也為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了廣闊的空間。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的性能和效率，提高網(wǎng)絡(luò)安全的檢測(cè)和防御能力，加速網(wǎng)絡(luò)管理和運(yùn)維的自動(dòng)化和智能化。但是，人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用也面臨著挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，需要加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研究和發(fā)展，建立健全的人工智能技術(shù)應(yīng)用規(guī)范和安全體系，以推動(dòng)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的健康發(fā)展和廣泛應(yīng)用。