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摘要:随着信息技术的飞速发展,计算机网络技术已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。在计算机网络技术的发展过程中,人工智能技术的应用越来越广泛,对计算机网络技术的推广起着至关重要的作用。人工智能技术可以在网络管理、入侵检测问题等方面提高网络的效率和安全性,有助于实现计算机网络技术的高效稳定运行。
关键词:人工智能系统;计算机科学技术;相关运用
引言
目前,人工智能技术正是在广泛应用,它所具有的学习能力和协作控制能力,为许多行业提供了发展的新助力。但是从实际情况来看,人工智能技术与计算机网络技术的结合,还存在一定的细节问题,在这种情况下对本课题进行研究,可谓是势在必行。
1人工智能应用现状
人工智能是信息技术领域研究人员的新探索,是人类社会发展的必然产物,是人们对理想生活想象的外在表现。因此,人工智能自问世以来,得到了社会各领域的大力支持,深受普通百姓的喜爱,科研人员也因此不断深化对人工智能的研究。从人工智能的研发理念来说,它和传统的机械信息以及网络技术有着明显的区别。其除了对生产工具和生产效率的提升之外,还针对于人类的各种技能有了更深层次的研究,将人类的综合能力进行了解和拓宽。这是基于“人”这种生物的强大创造力,而衍生出来的一种新兴技术。众所周知,人类是食物链的顶端,具有强大的思维逻辑和创新能力,但人类对自身的了解却并不全面,人工智能也正是以此为切入点,在通过研究对机器的创新改革的同时,不断的向人类自身的能力发起更深层次的冲击与挑战,从侧面帮助人们实现自我认识和自我反思。人工智能虽然近几年才取得突破性的进展,但是对其的研究最早起源于20世纪50年代,当时的研究人员认为,可以将人类的思维通过一些技术手段注入到设备当中来解决实际问题。例如,计算机可以运用人类的思维模式,对数据进行准确的运算,这一理论也是后来科研人员发起对人工智能研究的思路切入点。随着多年来的不断探索与研究,终于在近几年,科研人员可以利用更多的技术,对人类各种实践能力进行模仿,其中以视觉、感知、语言能力为主,这为人工智能的技术研究带来了历史性的突破。当今社会人工智能技术已经被广泛运用到了计算机和网络技术中,为各个领域的日常工作提供着优质服务[1]。
2人工智能系统在计算机科学技术中的运用
2.1网络管理方面的应用
(1)网络性能监测与优化。人工智能技术可以通过对网络数据流量、时延、吞吐量等参数的监控和分析,发现网络性能瓶颈和问题,通过优化网络拓扑和调整网络配置参数,提高网络性能和响应速度。例如,机器学习算法可用于预测网络拥塞的可能性,以便提前进行调整和优化。(2)网络故障检测与诊断。人工智能技术可以通过分析网络数据流量和行为,识别网络中出现的故障和问题,并自动进行诊断和排除。例如,可以使用机器学习算法来识别网络设备的异常行为,并自动切换到备份设备,从而避免故障影响网络服务的可用性和稳定性。(3)网络安全监测与威胁检测。人工智能技术可以通过分析网络流量和设备行为,识别网络中出现的安全威胁和攻击,例如,DDoS攻击、恶意软件攻击等,并采取相应的防御措施,同时,也可以使用机器学习算法来分析网络数据包的流量和行为,识别可能的攻击和威胁,从而自动启动防御措施,保障网络的安全性和稳定性。
2.2入侵检测中的实际应用
入侵检测是保证计算机网络正常运行的有效措施。入侵检测技术是在设置计算机网络技术管理人员的访问权限和信息交换权限的基础上,对外部人员的信息进行自动处理和分析,从而确定其是否具有安全风险,比如在使用者申请下载、修改、上传计算机信息数据的情况下,入侵检测技术就能够对申请信息交换的设备进行分析,确定该设备是否存在安全隐患,并在发现病毒等安全隐患的情况下,第一时间拒绝数据信息交换申请,即使是在传输过程中,也能在即时识别安全问题的基础上自动停止信息数据交换,同时将本次信息交换行为作为入侵威胁,启动计算机网络安全防护系统,有效规避外界安全风险。借助人工智能技术的学习能力和模拟功能,入侵检测系统的应用价值得到了进一步提升,其能够在计算机网络环境异常复杂、危险源数量庞大的情况下,准确识别系统攻击和病毒风险,并在长期高强度运行的过程中,对不同种类的网络攻击和病毒入侵进行有效识别和处理,从而达到全面保障计算机网络安全性的目标。与此同时,人工智能技术还赋予了入侵检测系统以更强的识别能力,其能够快速实现访问识别,错误报警的可能性也由此大幅度下降,这保证了入侵检测的有效性。比如A人工智能系统,就具有这方面的优势功能,它是一个端到端的系统,借助人工智能技术的优秀学习能力,其能够根据技术人员反馈的信息丰富自身数据库,同时实现新旧知识整合,在此基础上进行决策行为模拟。该人工智能系统包括大数据处理系统、孤立点检测系统、反馈机制及持续学习模块等,在获取数据越来越多的情况下,其能够不断完善自身的知识体系,将其与入侵检测系统相结合,能够从根本上优化计算机网络入侵检测效果
[2]。
2.3数据挖掘和保护
在大数据时代,大量的数据信息对计算机网络的运行有着很高的负载需求。为了保护和处理数据,有必要对计算机网络中数据的价值特征和传输属性进行分析,保证不同类别数据的处理能够满足主体网络运行需求。传统数据挖掘是网络连接主机,根据既定程度实现数据信息的处理。在此过程中,无法对数据信息进行安全性防护,如果外界协议中计算机主机内部具有网络病毒,就会出现严重安全风险。人工智能技术是对于原本数据库功能,对数据信息本体价值进行挖掘,根据智能驱动理念和人脑思维结合,实现既定网络结构的全方位检测,使计算机网络技术使用中实现数据信息一体化防控处理。
2.4信息处理系统中的应用
计算机网络技术可以为人们提供许多方面的支持,特别是在信息处理方面,它解决了传统信息处理模式中存在的一系列问题,通过计算机设备强大的计算能力,在最短的时间内为用户提供计算结果,同时还能够在互联网技术的作用下完成数据信息的即时性传输,这在一定程度上促进了经济社会的变革与发展。在技术人员的不懈努力下,计算机网络技术的信息处理系统越来越完善,特别是在人工智能技术得以应用其中以后,计算机的信息处理功能更加优越。比如在人工神经网络的支持下,信息数据的处理速度就得到了进一步提升,所谓的人工神经网络,指的是模仿人体的神经网络而形成的一种数据运行模式,它是人工智能自主学习、执行决策的重要基础,在实际应用过程中,人工神经网络具有同步处理大批量信息的能力,还能够及时完成系统优化,在发展系统故障的情况下进行自动诊断和处理,在技术人员不断给人工神经网络提供大量标准样本的情况下,人工神经网络还能够根据样本进行学习和训练,最终拥有更加突出的数据信息处理能力[3]。
结束语
综上所述,人工智能在计算机网络技术中的应用是当前科技领域的热门话题。本文从网络管理、数据挖掘与保护、信息处理等方面论述了人工智能在计算机网络技术中的应用现状及未来发展趋势。我们相信,随着技术的不断进步和应用的不断深入,人工智能在计算机网络技术中的应用将会愈加广泛和深入,将为人们带来更多的便利和安全保障。
参考文献:
[1]白富强.人工智能系统在计算机科学技术中的应用[J].电子技术与软件工程,2020,(15):143-144.
[2]侯峰.人工智能在计算机网络技术中的应用研究——评《云计算系统与人工智能应用》[J].林产工业,2020,57(02):117.
[3]刘振栋,罗群.人工智能在计算机网络技术中的应用研究——评《云计算系统与人工智能应用》[J].上海纺织科技,2018,46(10):77.