人工智能在计算机网络技术中的运用问题解析

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　　摘 要：针对人工智能在计算机网络技术的应用，以北京智齿数汇科技有限公司以及旗下产品Paper Pass检测系统为例，介绍人工智能，明确其应用特点，介绍应用中存在的问题以及常用的人工智能计算机网络技术，以期能够深入融合人工智能与计算机网络技术，保证计算机网络安全、稳定运行。
　　关键词：人工智能;计算机网络技术;人工神经网络;数据挖掘技术
　　中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）20-0028-02
　　信息技术水平的提高，使计算机网络技术越来越成熟，深入各个行业。在大数据与互联网+的时代背景下，计算机网络信息对于我国经济发展的作用越来越明显，保证计算机网络安全也成为人们关注的焦点，同时也明确了人工智能在计算机网络技术开发与创新中的方向。出于对计算机网络安全的考虑，发现开发过程中面臨诸多问题，需要将人工智能与计算机网络技术结合，使大数据技术的应用范围更广，充分发挥出数据挖掘优势，保证计算机网络安全。
　　1 人工智能与特征
　　如今越来越多的科研人员开始关注人工智能，希望能够通过这一项先进解决生活、工作领域的问题，并且总结行为特征，利用虚拟化模式突出体现科学技术的优势[1]。人工智能作为计算机的衍生产物，其应用范围非常广，目前已经实现计算机与人类思维方式的同步，人工智能技术涉及范围较大，已经开发出智能机器人、自动识别系统以及多语言系统等产品。通过分析可以总结人工智能的特征，具体分为以下三点。
　　第一，保证网络稳定运行。管理计算机网络技术期间，相关工作人员需要做好现有资源的检测，实现网络稳定运行。那么具体在检测的过程中，工作人员要了解系统资源的实时状态，并且对其进行分析，如果发现其中存在异常状况，必须要及时监督其状态。通常网络系统会保持高速运行，那么作为工作人员，了解系统的实时状态可以获取有效信息，运用人工智能完成信息处理。
　　第二，提高系统协调能力。计算机网络在时代发展的影响下规模逐渐增加，系统结构也比较繁琐，这就会引发管理形式单一的问题。应用人工智能技术，有利于有效突出网络管理层次，解决管理方面的问题，提高计算机网络运行的安全、稳定性。
　　第三，有效实现非线性处理。通过对网络控制理论的分析，发现计算机网络安全管理存在一定难度。这主要是因为网络系统拓扑结构繁琐，使用者的操作带有不可预估性，这会直接影响网络管理工作的有效落实，无法实现高度线性管理。应用人工智能技术，可以通过高超的学习、模拟能力，将非线性问题解决，保证计算机网络安全。
　　2 计算机网络技术面临的问题
　　2.1 网络安全信息管理问题
　　基于人工智能的计算机网络技术，在信息管理安全有非常广泛的应用，例如反垃圾邮件、防火墙、阻比攻击等都有该技术的体现。以前在网络安全信息管理的过程中，受技术与系统性能的影响，无法及时发现系统中的垃圾信息，及时出现安全隐患用户也无法及时获知，从而带来严重的问题。另外，系统在运行过程中很容易受到内、外部攻击，该问题如果得不到及时解决便会影响计算机网络系统的安全、稳定运行[2]。
　　2.2 系统评价及管理问题
　　计算机网络系统本身在运行过程中体现出动态性、瞬变性特点，加上其需要管理的内容较多，流程繁琐，管理工作实施起来难度较大，人工管理无法满足需求。同时，管理工作过程中，因为管理技术有待完善，网络系统管理水平不高，计算机网络技术的使用，监测、管理计算机网络系统工作落实不够深入，所以系统运行期间可能会产生安全问题。
　　2.3 计算机网络安全问题
　　计算机网络安全是目前计算机网络运行需要解决的重要问题，不仅体现在信息安全这一方面，还包括信息泄露问题[3]。除此之外，计算机网络内部数据可能会面临外部病毒的入侵，影响计算机系统的稳定运行以及用户的正常使用，必须要在今后开发、运行期间制定有效的方案，发挥人工智能的优势，防范计算机网络安全问题的发生。
　　3 人工智能中的计算机网络技术应用
　　3.1 人工神经网络
　　人工神经网络的功能是模拟人类大脑思维，提高人工网络神经接收、分析事物能力以及处理效率。通过相关研究可知，人工神经系统网络除了以上两种功能之外，还具备一些其他的功能，可以识别噪声与异常输入模式，判断当前系统的运行状态。人工神经网络与检测系统可以同时运行，通过二者的合作获得理想的效果。基于大数据技术，人工神经网络所具备的优势得到充分发挥，主要体现在数据分析和检测效率这两个方面。例如Paper Pass系统在开发、完善期间，便采用了自主研发的动态指纹越级扫描技术，该技术不仅检测速度快，准确率也高达99%。应用分布式云计算，将需要进行大量计算的项目由多台计算机分别计算，有效加快计算效率推进项目进程[4]。
　　由此可见，以人工智能为前提的计算机网络，在传统技术的基础上增加了自动分析数据的功能，批量处理大量待识别对象、检测信号噪声与畸变模式，使网络管理水平得到提高。
　　3.2 数据挖掘技术
　　入侵检测技术在实际应用中是否成熟，与计算机网络安全性的关系极为密切。此外，入侵检测质量也直接影响到数据资源的安全性与保密性。应用数据挖掘技术，可以全面采集需要的数据，按照需求自动做出选择并处理，按照数据特征生成分析报告，保证用户可以了解计算机网络的实时运行状态。入侵检测过程中采用数据挖掘技术，待挖掘内容包含外界信号、网络连接状况与会话内容，通过该技术也可以对行为内容进行准确描述，详细记录数据库内部信号入侵模式，将其与计算机网络安全状态展开对比，以便发现异常情况可以及时处理。
　　3.3 专家系统
　　大数据背景下对于专家数据库的完善，要朝着人工智能的方向前进，需要借鉴专家的成功经验，与数据库实际情况相结合，总结最终内容来达到系统内容的效果。人工智能在入侵检测中应用，可以在实际工作中落实计算机专家系统工作，当专家系统生成数据之后，编译出计算机指令。一旦外界入侵系统，可以此为依据进行判断，明确入侵的根本原因，获得更加准确的安全检测数据。例如智能系统在Paper Pass系统中应用，可以准确分辨垃圾信息，由管理人员及时清理，既保证系统安全，又可以预防数据泄露。人工智能识别技术在网络防火墙中使用，可以判断信息所具备的价值，将其准确分类之后，其他信息便会被拦截，避免病毒的入侵与传播。 　　3.4 智能防火墙技术
　　以前应用的防火墙技术，在计算机网络运行当中是非常重要的安全保障，随着人工智能越来越成熟，智能防火墙在网络系统中得到应用。以人工智能为载体的智能防火墙技术也是现如今计算机网络公司关注的焦点，其与传统形式的防火墙有很大区别，例如信息处理效率、信息辨别准确性更高，并且支持相关信息的科学处理，合理压缩计算机运算量，计算机使用性能得到提升。这一智能技术的应用，新增了自动识别、分析两项功能，针对现有数据库进行对比，更加高效的识别，按照识别结果制定决策，中间节省了计算机匹配检查环节的时间浪费，智能拦截信息，从而保证数据安全。除此之外，通过智能拦截功能，避免病毒入侵对于计算机的威胁，通过附带数据库可以最大程度的保证安全检查效果，这是今后计算机网络安全防范的重要方向。
　　3.5 数据信息交融技术
　　计算机网络系统中，数据信息交融技术的应用，是将所有信息整合，在弱导性传输渠道中处理信息，其中包括信息的导入、传送与滤波处理等。将所有数据目的性关联之后，可以获得有应用价值的信息，由工作人员负责读取，期间需要实时监督系统运行，制定针对性的解决方案，确保系统能够平稳运行。一般数据信息交融技术在应用中主要是三阶段融合，例如采用整合处理的方法处理系统内部传感器信息，即为低层面融合。此外，计算机系统内部图像可以选择模糊式监测方法，将其与具体目标进行模糊性对比，判断其是否为接收点。特征层融合则是将使用特征性采集法采集原始数据层信息，再以特征为依据展开实时处理，最终得到的信息融合特性反馈至特征层分析，确保目标提取值和实际数值相近;决策层融合是通过监测目标的方式达到多传感器采样、对比等目的，利用最终信息获得决策层的结果。
　　3.6 系统自检技术
　　系统自检技术最为显著的作用在于监督、识别计算机网络系统，如果外来信息道有非法入侵的现象，对资源、系统信息安全造成威胁，这时自检系统会及时采取手段进行解决。系统自检技术介于安全防护层、防火墙中间的部位，一旦系统的外来信息道发生入侵行为，可以及时采取高级别的安全保护，以免用户发生信息泄露现象。自检技术监督因特网安全访问行为的过程中，可以采用技术性手段设置敏感性数据传输端口，这时一些外来技术特征便会通过无信号性技术将防火墙检测有效隔离，同时再使用傳输端口自检技术达到预防的目的。由此可以总结系统自检与防火墙两种技术的差异，后者只负责危险信息的监测，而系统自检技术却可以支持数据信息的集散式分析处理，这在Paper Pass系统内部数据信息分析、处理而言有重要作用。同时，计算机系统管理与评价期间，也可以运系统自检技术，将以往人力资源管理导致的各项问题解决。北京智齿数汇科技有限公司针对Paper Pass检测系统以及具体业务、团队进行管理，期间便采用了系统自检技术，一方面使管理效率、精确度得到提升，另一方面也可以及时对系统内部的新故障及时预测，通知工作人员及时采取解决方案，确保Paper Pass检测系统能够正常运行，提高团队的工作效率。
　　3.7 人工智能代理技术
　　人工智能代理技术中涉及到数据库技术、知识域库技术两种，以人工智能为载体，可以按照用户需求检索需要的信息，并且支持信息的快速传输，突出体现智能化与个性化。一旦用户需要在系统中查找相关信息，这时便可以应用人工智能代理技术，将系统中的所有信息分类，快速筛选出有价值的信息，保证用户可以快速获得有效的数据。另外，人工智能代理技术也能够结合用户需求为其提供智能化服务，比如在用户使用Paper Pass查询的过程中，可以按照用户的需求构建自建库，支持文献资源的对比检测。同时，用户也可以利用该技术浏览网页，以免重复查找浪费时间。
　　4 结语
　　综上所述，人工智能在计算机网络技术中运用，一方面可以提高计算机网络运行安全性与稳定性，避免病毒入侵，另一方面则能够实现数据信息的高效处理，为系统运行提供准确的数据支持，以此推动我国人工智能与计算机行业长期发展。
　　参考文献
　　[1] 刘风光，朱琳.人工智能在图书馆计算机网络安全中的应用探析[J].价值工程，2019（26）：216-217.
　　[2] 李晓栋.人工智能时代计算机网络信息安全与防护研究[J].南方农机，2019，50（16）：186.
　　[3] 罗祥会.计算机网络技术中大数据时代的人工智能应用研究[J].科技经济导刊，2019，27（24）：39.
　　[4] 武静.计算机人工智能技术研究进展与应用分析[J].通讯世界，2019，26（07）：148-149.
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