大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
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作者:杨彦青 郭献崇
摘 要：随着经济和社会的发展和科学技术的不断发展，人工智能已经得到了普及，对许多社区产生了很大的影响，有效地提高了网络的稳定性，实现了大数据时代更令人满意的可管理性。在创建大数据时，计算机执行着眼于科学使用法律人工智能的管理任务，有必要智能地使用大数据时代人工智能，以提高整个系统的效率，很好地满足了当时的发展需求，本文讨论了大数据时代人工智能在计算机网络技术的使用。
关键词：大数据时代;人工智能;计算机网络技术;应用
在当前的发展时期，中国进入了广泛的大数据发展时期。由于计算机技术和通信技术的飞速发展，人工智能的使用深刻影响着人们的生活和活动。需求在增加，通过人工智能和计算机信息技术的结合，提高信息处理的效率和安全性，并防止计算机信息处理系统故障，高效、科学的处理系统。
1 人工智能技术的优势
首先，人工智能技术的应用需要稳定的网络环境和安全的网络环境，以便信息传输。由于只有有效地管理计算机，才能确保稳定和安全的操作，成功传输信息。人工智能可以进行更好的数据处理，从而可以更有效地处理传输的信息和数据。其次，模糊逻辑可以有效地用于人工智能，并且不需要开发模糊逻辑，在处理信息数据时，这种模糊逻辑非常有用，可以主动有效地处理鲜为人知的信息，提高在线处理信息的能力。与人工智能集成，可以智能地管理多个网络连接，因此各个级别的管理都是无缝的。最后，在应用人工智能技术的过程中，可以创建一些逻辑，以便可以处理和简化从大量信息中获得的信息，这是在互联网上管理和处理信息的最大优势，非线性问题可以通过仿真实验来解决。与传统的计算机网络技术相比，该技术需要更少的资源和空间来使用人工智能技术，模糊逻辑可以优化计算机管理，改善计算机的网络性能。
2 大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1 大数据时代建立智能防火墙
作为防御网络安全的措施，智能防火墙是一项重要技术，可以有效应对外星人的风险并提供网络安全。人工智能基于大规模数据分析，可以更有效地处理离线信息和模糊信息，并显著改善了网络空间的安全功能。右图显示了智能防火墙的结构。将来，如果防火墙受到未知威胁的攻击，我们将看到我们可以基于数据挖掘、创建未知威胁检测器。通过基于高级数据分析比较行为威胁程序的数量，可以及时检测到攻击和恶意威胁，并可以增强网络空间保护。创建智能防火墙体系结构，人工智能技术的应用程序专注于“学习托管应用程序的行为”。智能防火墙可以释放网络空间，因为防火墙可以改进对未知威胁的检测和调查，并揭示恶意软件的变体，可以将防火墙人工智能设计为构建网络空间安全防御系统，以在日益復杂的环境和网络结构中提供有效的安全性。
智能防火墙的结构图
2.2 在数据信息管理方面的应用分析
在应用过程中，人工智能必须实际上包括信息管理，尤其是在大数据时代下对信息技术的要求很高。随着人工智能的不断增长，不满足数据处理要求，需要大数据和人工智能的正确组合。只有通过人工智能才能更好地识别、分析和计算数据，根据信息数据的状态管理人工智能，改善信息处理效率，提高人工智能信息处理效率，提高数据管理质量，促进人们的思想观念树立。其次，可以及时发现数据问题，并在实际数据处理过程中正确诊断这些问题，可以通过人工模拟和应用主题知识来定期解决问题。应用效率很高，可以按人判断，减少人工成本，削减成本，优化管理。
2.3 人工免疫
人工免疫的主要目的是使用模仿和分析的计算机程序，包括三个部分：基因库、否定选择和克隆的选择，该应用程序的三个组件共同解决了传统的入侵检测方法。虽然存在问题，但缺点是难以识别未知病毒。例如，在基因库中，可以收集某些基因片段，研究突变后出现的特定条件，并有效地识别侵入系统中的病毒，但是该基因库的实际创建相对较小，需要加强。否定选择系统首先创建一个字符，然后使用否定选择算法删除匹配的字符，仅在做出正确选择后才进行相应的检测。
2.4 数据融合
数据融合技术是一种模拟人类信息处理，收集大量数据，使用数据来探索其他信息，并最终纠正数据的方法。实施网络安全管理数据融合可以集成系统中使用的多个传感信息，更有效地利用其优势，最终提高整体系统性能，并增加传感器干扰，可以减少和修改这些限制，通常在某些应用程序中与其他技术结合使用。
2.5 生成智能入侵检测
网络安全的重要部分是入侵检测，计算机被动保护很容易受到网络攻击，并构成网络安全威胁。人工智能技术可用于检测入侵，可用于保持网络安全。由于这个原因，可以看出，入侵检测过程可以检测入侵，因为人工智能方法允许检测入侵数据并补充一个磁性采集层。当检测到恶意攻击时，将发送警报，智能入侵检测的生成为实施安全保护机制提供了重要的基础，而内置的入侵检测功能可以通过定期比较传统的被动防御机制来激活和检测入侵，从而促进了干扰、反馈机制的发展，完善网络安全功能，确保安全。
2.6 人工智能问题求解
该方法使用有限的步骤来在预定条件下完成算法，主要由搜索技术、逻辑技术和状态图决策技术组成。作为研究方法，包括各种各样的工具，例如位置和状态发布、寻找瓶颈、差距等。要根据不同问题选择不同的研究方法，可以使用许多方法来提高研究和相关评估方法的有效性，用于评估和提高搜索性能，而使用该技术可以有效地提高在线资源的使用效率。
2.7 专家知识库
作为专家系统不可或缺的一部分，专家知识库的正确应用直接关系到整个系统应用的影响。当前专业知识的建设主要由理论和特殊要素组成，已知内容将转换为代码并保存。数据库专业人员使用相关的管理技术进行维护和评估，该技术部分地找到了实际应用。
2.8 大数据时代建立规则产生式专家系统
当前保护网络安全主要是使用通用方法来优化系统。简而言之，该系统是基于专业经验摘要的识别系统，可防止用户在使用过程中受到外界干扰。系统管理员应汇总所用外部信息和数据属性代码的摘要，收集内部信息和频率，并测试上述系统的具体用途，系统的智能任务是检查系统是否可以主动响应。由于涉及人工智能，专家可以同时完成与编程相关的独特系统的创建，大大减少了后续网络保护的被动负载。此外，作为大规模培训的一部分，可以使用特殊保护系统来检测病毒，并且由于该系统具有检测特殊系统中的故障的能力，因此可以相应地测试其功能。恢复后，该系统的质量逐渐在社区得到使用，并得到了实践的证实。另外，现代专业开发工具主要包括Prolog、Gens人工智能等，可以模拟专家的逻辑思维，并保持解决网络信息安全等问题所需的知识，为分析和使用历史数据奠定了重要的基础，可以用于保护网络安全。 2.9 在系统维护方面的应用分析
在管理和维护计算机系统的过程中，这对于计算机网络的安全性也非常重要。人工智能允许用户监视和管理计算机系统，并及时删除病毒，以消除隐藏的安全威胁，并防止隐藏的安全威胁。第一，是描述IT管理的基础知识，设置特定权限，并提高管理效率是，以便可以通过实时IT操作执行计算机网络的定期维护和管理。检测病毒的存在，及时停止和消除计算机安全风险。第二，定期维护计算机网络。包括人造计算机操作系统、计算机防病毒程序、防火墙和备份系统等。如果有危险的可能性，必须及时消除。第三，保护计算机核心免受侵害，保证计算机速度，并提高网络稳定性。
2.10 神经网络的运用
人工智能中目前最广泛使用的神经网络，是一种能够基于有效处理来创建网络防御机制的技术。特别是，通过由于临时网络中信息的复杂处理以及决策神经网络的功能，性能得到了显著提高，并且可以在网络空间中安全地工作。特别是，一方面，神经网络可以通过处理复杂的数据信息，分析数据结构系统，从而提高其处理数据的能力，可以有效地处理相关因素。另一方面，与现有数据处理过程中项目的处理状态有关。通过有效处理大量威胁信息，并改善安全保护，与神经网络同时处理多个设备的能力，极大地提高了数据处理能力。
3 结语
大数据的未来发展充满了变化性，需求决定产品的时期正在慢慢结束，人工智能的出现在满足需求的同时在不断创造新事物。人的思维远远落后于网络技术发展，人的思想是互联网技术发展的起源，人工智能的演變导致了极大的可能性。网络的力量对人们具有巨大的影响，大量减少了资源的浪费，需要切实在计算机网络技术中有效使用人工智能。同时，必须根据法律许可的范围对人工智能的使用进行管制，以防止被非法利用。
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作者简介：杨彦青（1979— ），男，河北怀安人，硕士，讲师，张家口职业技术学院信息工程系，研究方向：计算机软件、硬件，计算机网络技术;郭献崇（1978— ），男，河北怀安人，硕士，副教授，研究方向：计算机软、硬件、计算机网络。
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