大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用研究

作者:未知

  摘要:随着互联网技术的不断进步,人工智能技术与计算机网络技术之间的融合已经成为未来的发展趋势,两者之间的结合能够使数据信息在传输过程中更加便捷、安全。本文通过对人工智能技术展开分析,并结合实际提出人工智能技术在计算机网络技术中的应用方法,希望为关注人工智能技术与计算机网络技术的人群带来参考。
  关键词:大数据时代;人工智能技术;计算机网络技术
  中图分类号: TP393        文献标识码:A
  文章編号:1009-3044(2021)09-0179-02
  开放科学(资源服务)标识码(OSID):<E:\2021知网文件\7-9期\9\5xs202109\Image\image1.png>
  引言
  计算机网络技术是大数据时代下的产物,人们通过计算机网络技术能够在极短时间内完成超远距离的信息传输,将人工智能技术与计算机网络技术相结合,能够在增加数据安全性的同时提升数据处理效率。因此,有必要对人工智能技术在计算机网络技术中的应用展开分析。
  1 大数据的概念
  大数据指的是难以在一定时间内使用常规工具捕捉、处理的数据集合,是一项需要采用全新处理模式才能够提供更强决策力、洞察力的高增长、多样化信息资产。大数据带来的战略意义并不单纯是海量的数据信息,而是通过对海量数据进行加工处理之后能够使数据信息得到增值,在需要此类数据信息的地方令数据效果发挥到最佳。从时代发展角度中看,计算机网络技术已经融入了生活中的各个方面。在很多行业中,计算机网络技术都能够发挥出非常重要的作用,正是因为计算机网络技术在各个行业中的应用非常广泛,所以人们在日常生活中需要分析、处理的数据信息越来越多。在大数据的时代背景下,数据信息的处理速度与处理质量非常关键,传统的数据处理方法往往很难在保证处理速度、质量的同时兼顾数据信息安全性,所以人工智能技术得到了更多人的关注,通过人工智能技术的应用可以使数据信息处理变得更加高效。
  2 人工智能技术分析
  2.1 大数据背景下的人工智能技术
  人工智能技术是一门结合信息、数学、心理等多项学科的综合性技术。人工智能技术可以通过将系统知识进行融合,模拟出人类遇到问题时的意识、行为,为人们在日常生活中提供更多便利。特别是部分具有危险性的工作,通过将工作与人工智能相结合,能够大幅度降低人们在工作期间的危险性。计算机网络技术在发展过程中,人们在生活、工作中会出现大量信息数据,数据规模的增加使信息的管理难度进一步上升。在大数据的时代背景下,各类信息数据对于处理、传播速度的要求非常高,传统的数据处理方式往往很难达到数据处理要求,因此需要通过融入人工智能技术,优化计算机数据的处理速度,增加数据信息的管理质量。
  2.2 人工智能技术的应用意义
  在计算机网络技术中,人工智能技术具有非常高的实际应用价值,其主要应用价值体现为以下几点:第一,提升问题处理能力。在计算机网络的运行过程中,若要使网络运行效率得到提升,就必须增加数据信息的运算、处理能力。在对模糊信息进行处理时,由于模糊信息本身具有非常强的不确定因素,所以很难通过传统处理方式来完成数据信息的处理。若要根据传统处理方法强行进行数据处理,就会导致处理成本与处理难度出现大幅度提升。而通过人工智能技术,则可以通过模糊逻辑分析理论来完成对模糊数据的处理,在提升数据处理效率的同时增加模糊数据的处理质量。避免由于信息处理问题而导致数据管理质量下降。第二,提升系统管理能力。计算机技术的发展使网络信息结构变得越来越复杂,各种不同类型的网络信息使数据管理难度得到了大幅度提升。就目前而言,在对数据信息进行管理时,可以通过分层轮询的管理方式来实现数据信息的管理。通过从上层数据开始逐层数据检测,能够有效提升数据信息的管理质量。而且在人工智能技术的作用下,还可以进一步优化数据信息的算法,从而实现分类管理,增加了对计算机系统的监督管理效果[1]。第三。增加数据安全性。人工智能技术具有非常强的学习、逻辑能力,能够在开展数据信息管理时,通过强大的学习能力,对数据信息进行深度挖掘,然后通过逻辑运算获得更有价值的数据。除此之外,通过逻辑运算能力,还可以让人工智能对不可预知事件进行预测,使数据处理变得更加简单,当不可预知事件真正出现时,可以最大限度确保数据安全。第四,强化数据整合能力,降低数据处理成本。大数据背景下,庞大的数据信息数量增加了数据信息的整合难度,而通过人工智能技术,则可以在提升数据处理速度的同时降低资源消费,使数据处理成本下降。不同于传统网络系统,人工智能还可以在数据处理时按照人类的思维逻辑方式对各类数据信息进行系统分类、保存,增加数据信息的实际应用质量。
  3 计算机网络技术中融入人工智能技术的优势
  3.1 提升网络运行稳定性
  通过人工智能能够使计算机网络的运行稳定性得到提升,人工智能通过强大的计算能力以及信息交换能力,不仅可以使数据在网络传输过程中实现数据动态化,还可以使数据传输变得更加灵活。而在处理数据时,也可以通过模拟人类的逻辑思维,解决网络中的难题。
  3.2 提升大数据信息的处理效果
  大数据的主要特点便是数据信息庞大且杂乱,每天都会有大量数据信息被制造出来。由于人工智能技术在数据处理时拥有良好的稳定性与安全性,能够在处理数据的过程中规避很多由不可预知因素带来的问题。因此将人工智能与计算机技术进行融合,可以显著提升大数据的处理质量[2]。
  4 人工智能技术在计算机网络技术中的运用
  4.1 人工智能在数据安全管理中的运用
  在大数据的影响下,人工智能技术在数据安全管理中主要可以运用于以下几点。第一,在入侵检测中人工智能的运用。入侵检测指的是对计算机网络入侵开展的一种检测活动,通过对网络活动、网络安全日记等关键数据信息进行分析、处理,能够找出网络系统当前存在的部分影响数据安全的系统行为,并发现网络系统中留下的入侵痕迹。入侵检测技术作为网络安全防护中的重要环节,必须确保可以及时发现网络攻击痕迹,并且能够技术、准确地分辨出外部攻击与失误操作之间的区别,从而完成对网络的实时保护。入侵检测技术作为保护网络数据信息安全的主要技术,可以在实际应用过程中将网络数据信息按照不同种类进行分类处理,并及时对用户反馈数据安全检测报告,使用户得以在第一时间了解到计算机系统当前的网络安全情况,可以及时开展针对性的问题处理,增加网络数据安全性。第二,垃圾邮件处理中的运用。很多人的电子邮箱中都会接收到大量垃圾邮件,人们只能通过在垃圾邮件中不停筛选才能够找出有用的邮件。垃圾邮件给人们带来了非常不好的邮箱体验,无论是生活还是工作都会因此而受到影响。而采用人工智能技术则能够根据人类的逻辑思维进行垃圾邮件的分类,让用户接收到的邮件信息更加简洁、明了,在提升用户邮件处理效率的同时使邮箱安全性得到提升。第三,在防火墙中的运用。防火墙系统作为计算机系统中不可缺少的环节,能够在人们异常数据入侵网络系统时保护计算机系统中的数据信息。传统防火墙技术在信息拦截、系统保护的过程中往往并不具备足够的变通能力,因此防护效果很难完全发挥出来。而人工智能技术的介入则可以使防火墙系统判断有害信息的能力得到大幅度提升,通过提升垃圾信息的判断力能够使计算机的信息分类变得更加简单,增加数据信息的处理效率。   4.2 人工神经网络的运用
  人工智能可以完成对人类大脑的分析模拟,产生人工神经网络。即采用计算机网络技术完成对人类大脑看待事物、问题方式的模拟,从而使人工智能技术在实际应用过程中表现出模拟人类思维的效果。人工神经网络具有非常强大的兼容性,因此在很多行业中,都可以通過人工智能技术来进行行业优化[3]。而且人工神经网络还可以使计算机系统管理效率得到提升,通过在计算机系统中监控异常数据的入侵路径,增加系统安全性。除此之外,采用人工智能模拟人类思维还可以增加系统容错率。我国的人工神经网络技术已经在噪音、畸变识别等方面得到了非常广泛的应用,人工神经网络技术也在大数据时代下得到了社会各界的关注。
  4.3 数据挖掘技术
  数据挖掘技术是新时期人工智能技术领域中最为重要的技术之一,数据挖掘技术在实际应用期间,可以完成网络连接、主机会话的提取。也就是说,采用数据挖掘技术的可以完成计算机系统的规则性学习,将计算机中的数据信息以及异常数据的入侵形式录入至计算机的数据库中,从而完成对异常数据的信息识别。为了保证人工智能技术的合理应用,数据挖掘能力的提升非常重要,数据挖掘能力与数据处理能力之间的关系非常紧密,在实际应用期间,人工智能可以通过对数据信息的深入挖掘,并结合强大的数据分析能力来增加数据信息的处理质量,从而使计算机系统变得更加安全。而针对计算机系统的运作机制,通过对关键词进行挖掘可以深入了解异常数据的入侵情况,方便后续对异常数据进行分析、判断,避免因为异常数据入侵而影响到计算机系统的正常运行。例如,在面对外界异常数据入侵时,通过人工智能技术能够进一步增加异常数据在判断过程中的数据准确性,使计算机的抗风险能力得到大幅度强化。除此之外,还可以通过数据挖掘技术设置数据警报体系,在异常数据入侵计算机系统时,及时进行报警,然后通过智能模式处理异常数据。
  4.4 AGENT技术
  通过AGENT技术能够在短时间内完成对底部数据信息的采集、分析处理。而且的应用还可以将主机当作入侵检测系统,辅助计算机完成异常入侵数据的分析。AGENT技术在实际应用中,还具有相对较强的学习能力以及适应能力,可以在外部信息进入计算机系统之后,自行进行处理,所以AGENT技术对于网络环境的依赖性并不高,可以辅助计算机系统开展各种任务。除此之外,因为AGENT拥有独立计算资源以及行为控制机制,所以还可以在没有外部指令的情况下根据系统内部情况以及周围探测到的信息来控制行为模式,独立开展自主进程[4]。
  4.5 人工智能技术在系统管理、评价中的运用
  在问题求解技术中,人工智能技术可以在给定条件的情况下,通过人类思维模式解决部分问题。在解决问题的过程中,人工智能的搜索、推理能力往往会发挥出非常大的作用。而在功能评价期间,人工智能则可以完成对功能情况的最优解计算,从而提升计算机网络的最终运行效果。专家知识库作为人工智能的重要技术,可以在应用过程中为专家系统带来影响。专家知识库的构建是由大量数据信息积累而成,在处理网络编码时,通过专家系统能够增加系统的管理、评价效率。
  5 结论
  总而言之,在大数据的时代背景下,人工智能技术与计算机网络技术的发展速度非常快,两者之间的结合也成为时代进步过程中的一种发展趋势。通过人工智能技术的应用,能够使计算机网络数据的存储安全性、传输稳定性得到大幅度提升。相信随着更多人了解到人工智能技术的优势,其在计算机网络技术中的应用一定会变得更加完善。
  参考文献:
  [1] 张学谦,张家铭.大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程,2020(15):11-12.
  [2] 李亮.大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的运用分析[J].卫星电视与宽带多媒体,2020(13):243-244,247.
  [3] 唐庆谊.大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].数字技术与应用,2019,37(10):72-73.
  [4] 李冉.大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机产品与流通,2019(8):62.
  【通联编辑:唐一东】
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