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【摘要】随着计算机信息技术和网络技术的快速发展，用户对于计算机网络的需求也发生了很大的变化，传统的问题求解和数据运算等简单的计算机功能已经无法满足人们的需求，人们尝试将人工智能应用于计算机网络技术中，取得了良好的效果。本文主要对人工智能在计算机网络技术中的应用进行了全面的分析，以此来推动计算机网络技术的不断发展。
【关键词】人工智能；计算机；网络技术；应用思考
人工智能的本质还是机器智能，简单来说就是对人的意识、行为以及思维方式的过程进行模拟，代替人们完成危险性的、机械性和复杂性的工作，从而有效的提升工作的效率和质量。将人工智能应用于计算机网络技术中，可以有效的促进计算机网络技术的发展，使得计算机网络技术能够满足现代计算机网络安全和系统管理等需求，同时也能够更好的丰富人们的日常生活。目前，人工智能技术的运用，开创了很多全新的技术领域，并且其已经被广泛的应用于各个领域当中，对于人类文明的进步和发展具有非常重要的促进作用。
1人工智能的概念
人工智能（ArtificialIntelligence）简称为AI，这一词最早是出现在上个世纪50年代，是在Dartmouth学会上所提出来的全新的概念，之后，被广大的研究者们发展出了很多的理论和原理，这也就使得人工智能的概念得到了扩展。人工智能是计算机科学的一个重要的分支，目前该领域的研究主要包括：语言识别、图像识别、机器人以及自然语言处理和专家系统等。人工智能涉及的领域较为广泛，其中主要包括：语言学、生理学、计算机科学等学科，具有较强的综合性和挑战性，人工智能的主要目的就是赋予机器人性化的特征，让机器代替人去完成一些危险性、复杂性较高的工作，从而有效的确保人们的安全，提升工作的效率和质量，所以，人工智能也被称作为机器智能[1]。人工智能相比较于自然智能和人类智能来说，是一项全新的智能，其主要是通过机器来模拟人类的各项智能活动来完成相应的命令。另外，人工智能技术的出现也在很多程度上促进了计算机网络技术的发展，使得计算机网络不再只是单纯的对数据进行计算和处理。人工智能的优势主要体现的以下几个方面：第一，可以处理不确定的信息，并实时的了解系统资源中所表现出来的局部的或者是全局的状态，然后在其状态的变化进行实时的主动，并将所获取到的信息进行处理，从而为用户提供及时有效的信息数据；第二，具有较强的写作能力，可以对所获取的资源进行科学有效的整合，实现各个用户之间的资源传输和共享，并能够将网络管理和众多的写作分布式人工智能思想相结合，从而有效的提升网络管理的工作效率和质量；第三，具有较强的网络智能化护理功能，主要体现在学习和推理能力等方面。在计算机网络管理中应用人工智能技术，可以有效的提升信息数据处理的效率和准确性，并且还能够利用人工智能的记忆功能，在信息存储的过程中，建立和完善信息库，从而产生出更加科学、准确的高级信息，全面的提升网络管理的水平。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
2.1人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用
目前，计算机网络安全管理技术主要包括：防火墙、反垃圾邮件和入侵检测这三个方面。将人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，智能防火墙可以有效的智能化识别信息，利用概率、统计等计算方式将存储在文献中的信息数据进行识别来处理，这样一来可以有效的减少原本计算机网络管理技术中的大量的计算过程，极大的提升网络安全管理的效率，及时的将有效信息进行拦截和限制，从而有效的增强安检的效率，弥补普通防火墙拒绝服务攻击的缺陷，遏制高级入侵和病毒的传播，全面提升计算机的网络安全性。智能型反垃圾邮件系统是指将威胁计算机网络安全的垃圾邮件作为防御的主要对象，这样技术不会影响到客户的信息安全，对客户的邮件进行及时有效的检测，在邮箱的内部会开启扫描，并对垃圾邮件进行分类，提示用户及早的处理掉可能会危害到系统和损害自身利益的信息，从而有效的确保邮箱系统的安全性[2]。入侵监测主要以计算机网络安全为核心的，是计算机网络技术安全管理的重要环节，同时这也是防火墙技术的重要组成部分。计算机网络系统的入侵监测功能是否发挥正常，可以直接影响到系统资源的安全性、完整性、保密性和可用性。入侵监测通过数据采集、数据减少以及行为分析和报告反映等四个阶段来有效的保护计算机网络安全。目前，该项人工智能技术主要被广泛的应用于专家系统、人工神经网络系统以及数据挖掘技术中，下面就对这几种系统进行具体分析。
2.1.1专家系统
专家系统是目前在入侵监测方面应用的最为广泛的系统，这种系统主要建立在专家经验性知识构建的数据库和机制的基础之上，其主要的原理为计算机网络安全人员会事先将已知的入侵特征编码成为一个固定的规则，然后在将这些规则构建成为数据库，在计算网络安全管理中，专家系统就会将数据库当中的审计记录和规则作为入侵监测的依据，及时的发现入侵，并迅速判断出入侵的种类和危害，从而有效的提升入侵监测的效率和准确性，不过这种及时是建立在专家已知的经验的基础之上的，所以其监测的范围会有一定的局限性。
2.1.2人工神经网络系统
人工神经网络系统是建立在人脑学习机能模拟的基础上的，因此，该系统在容错性和学习能力方面都存在较大的优势，并且该项人工智能技术还可以有效的识别存在畸变和噪声的输入模式，在并行方式的推动之下，将其应用于入侵监测中，可以取得良好的效率，这也是目前在计算机网络安全管理中应用的比较广泛的人工智能技术。
2.1.3数据挖掘技术
数据挖掘技术的应用原理是利用审计程序对网络连接和主机会话的特征进行准确、全面的提取和描述，之后在利用该项人工智能技术学习和记忆准确捕捉入侵模式的规则和计算机网络正常活动轮廓的规则，当计算机网络出现异常时，可以及时的、准确的识别出有害入侵，由此可见，将该项人工智能运用到计算机网络安全管理中，可以使得入侵监测更加的具有针对性，提升入侵监测的效率。
2.2人工智能在计算机网络系统管理和评价中的应用
人工智能技术的发展可以有效的促进计算机网络管理的智能化发展。人工智能技术除了被应用于计算机网络安全管理中，还被广泛的应用于问题求解和专家知识库等中，可以实现计算机网络的综合管理。在计算机网络管理中，由于网络具有瞬变形和动态性的特点，这也在一定程度上加大了计算机网络管理的难度，但是与此同时，这也促进了计算机网络管理的工作向着智能化的方向发展。尤其是以人工智能理论为发展基础的专家决策和支持方面，在计算机网络管理中得到了广泛的应用[3]。专家系统作为一项智能的计算机程序，累积了众多的专家经验和知识，并对其进行了归纳和总结，在资源录入系统的基础之上，可以利用这一汇集了众多特定领域专家的经验的系统，来及时的解决在此领域中相似的问题。由此可见，将专家系统应用于在计算机网络管理和评价中，可以有效的提升工作的效率和质量，从而更好的满足现代人们对于计算机网络技术的需求。
3结语
综上所述，目前的人们已经充分的意识到人工智能的优势，随着人们对于计算机网络技术应用的需求的不断增多，将人工智能技术应用于计算机网络技术中，可以有效的优化和丰富计算机网络技术的性能和功能，使其向着更深和更广的方向发展，从而为人们的生活和生产带来更大的便利，促进人类文明的进一步发展。
参考文献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场,2011,18(2):20.
[2]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2012,33(11):265-266.
[3]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信,2016,18(1):87-89.
作者:吴建军 单位:开封大学
