人工智能在计算机网络技术中的应用

姓名：赵增辉

摘要：科技的发展为经济社会的高速发展提供了技术支撑，如大数据、人工智能等技术，并广泛应用在社会各个行业生产实践中，在推动社会各个行业创新发展的同时，推动人类社会生产工作模式便捷化发展。在此背景下，人们对计算机运算的速度、准确性等有了更高的标准要求，导致系统运行压力进一步增加。而人工智能应用能够赋予计算机人的思维和行为，使其能够在持续运行中实现自我更新、完善、信息自动化处理和自动化修复系统漏洞，以保证计算机使用性能满足人们对生产生活的要求。本文阐述了人工智能的基本概念,结合人工智能的关键技术,探究了人工智能技术在网络性能优化中的应用，仅供参考。

关键词：人工智能；计算机网络；应用

引言

随着计算机网络的不断发展和普及,人们对网络性能和管理的要求也越来越高。而人工智能技术作为一种强大的工具,为计算机网络技术的优化和提升提供了新的途径。人工智能技术使计算机网络具备自主决策能力,提升网络的安全性和可靠性,优化网络资源的利用效率,并实现智能化的网络管理与控制。本文通过研究人工智能技术在计算机网络中的应用,进一步提高计算机网络的性能和管理水平,为人们的网络体验提供更好的服务。

1人工智能概述

人工智能是一种模拟人类智慧的技术，其理论基础是机器学习和深度学习。它通过对大量数据的分析，使机器能够自主地进行决策和推理。人工智能技术的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。在计算机网络安全领域中，人工智能可以更好地理解网络攻击行为。传统的入侵检测方法主要是基于规则或模式来判断是否存在异常情况。但是随着网络规模不断扩大和攻击手段越来越多样化，这些方法已经无法满足需求了。而利用人工智能技术，可以将大量的历史数据输入到模型中训练，从而提高准确率并减少误报率。人工智能还可以用于防御网络攻击。例如，使用机器学习算法来预测攻击者可能会采取哪些策略，然后设计相应的防御措施以防止攻击成功。此外，人工智能也可以被用来发现新的漏洞和弱点，为网络安全提供更好的保障。

2计算机网络技术中应用的人工智能关键技术

2.1机器学习算法与模型

机器学习是一种从数据中学习并自动提取知识和规律的方法,可以应用于网络数据的分析、分类和预测等任务。通过使用机器学习算法,网络可以对大量的数据进行分析和学习,从中提取有用的特征和模式,从而进行网络配置优化、故障检测和网络安全预测等任务。常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。该算法在网络中进行监督学习、无监督学习和半监督学习等任务,提供网络决策和优化的基础。

2.2深度学习技术与神经网络

深度学习技术与神经网络是一种模仿人类神经系统进行学习和模式识别的方法,通过构建多层次的神经网络,可以模拟人脑的学习过程,并通过大量的数据进行训练,从而实现对网络数据的理解和处理。在计算机网络中,深度学习应用于图像识别、语音识别、行为分析等任务,从而实现网络流量的分析和管理。例如,通过卷积神经网络(CNN)可以实现对网络数据包的实时分类和过滤,提高网络的安全性和性能。

2.3强化学习与智能决策

强化学习是一种通过与环境进行交互学习并获得奖励来实现智能决策的方法。在计算机网络中,强化学习可以用于网络资源管理和调度,网络优化和拥塞控制等任务。通过建立适当的奖励机制和状态转移规则,在实时环境中,网络通过强化学习算法学习并优化网络决策策略,从而实现网络资源的有效分配和优化网络性能。强化学习算法主要包括Q-learning、DeepQ-Network(DQN)、蒙特卡洛树搜索等。

3人工智能技术在网络性能优化中的应用

3.1智能防火墙的全面构建

防火墙是计算机网络系统中应用于安全模块最常见的手段之一。人工智能嵌入到计算机网络技术之中，意味着防火墙将得到全面升级，使其成为具有智能化功能且安全防护级别更高的防火墙系统，能够应对不同类型的网络风险，并且可以持续监测网络环境。智能防火墙可以对系统中不同数据信息进行分类处理，其中包括大规模数据信息、离线信息、异常数据信息以及模糊数据信息等，从而优化各网络模块与空间的系统安全性。若计算机网络系统遭受外界因素攻击，智能防火墙可以通过挖掘、创建数据的形式全面检测未知威胁因素，同时利用数据信息的对比分析对其进行溯源。简单来说，智能防火墙是以全面防护为原则，为计算机网络系统构建安全系数较高的网络空间。另外，学习托管应用行为可以对防火墙实施智能化的升级，对未知威胁的检测、辨别能力更强，监测查询程序更加完善，使个人信息安全得到有效防护。

3.2数据信息管理的优化提升

在计算机网络技术中，人工智能的管理优势主要体现在数据信息这一模块上，尤其是数据信息管理的执行操作，能够表现出不容小觑的发展潜能。现阶段，人们对计算机网络技术产生了更高的需求，不仅要求质量，还要求速度，基于这样的需求，计算机网络技术与人工智能的融合嵌入是当下必然的发展趋势。人工智能可以精准且全面地识别计算机网络系统中的数据信息，根据数据信息分析结果对其展开后续的管理操作，使数据信息管理质量得到优化，从而为最终决策提供数据支撑。与此同时，人工智能能够识别出海量数据中的问题数据信息，而后会对其进行详细分析，根据分析结果给出相应诊断并予以快速处理。从商业运营发展的角度来看，人工智能不仅可以降低人力方面的投入成本、管理成本，还可以对管理效能进行全面优化，因此，可以看出人工智能在商业领域具有非常大的优势。

3.3智能入侵检测的全面生成

入侵检测是计算机网络技术中用于系统安全维护的一个重要手段，需要借助人工智能赋予入侵检测系统更加智能的特性，以实现全面优化安全维护效能这一基本目标。智能入侵系统会及时发现计算机网络系统遭遇到的外界恶意攻击，同时发出警报并启用智能抵御程序，而后会智能检测入侵病毒程序的生成类型，针对其病毒类型生成全新的防御系统，实现具有针对性且高效的安全防护。此外，利用传统防御系统的被动性激活恶意入侵程序，结合人工智能生成干扰反馈系统，从而优化计算机网络的安全系数。

3.4微型计算机服务的逐步拓展

微型化是当前计算机设备、网络系统的根本发展方向，同时人工智能也正朝精细化发展方向努力。在不久的将来，微型计算机服务会在市场环境中占主流地位，以其人性化、智能化的思维逻辑方式，快速响应问题处理程序，能够在任意驱动场景中实现计算机网络技术上的支持。在微型化网络系统中，将人工智能的精细化运算、智能罗列通过语言编写嵌入进去，确保微型化网络系统驱动可以应对不同罗列方式的数据信息进行查证、分析以及处理。当数据库接收到来自用户的语音信息，会将其进行数字信号的转化，并传输至主网络系统当中，而后主系统依据既定的智能逻辑设定程序完成操作，确保语言驱动效果得以实现。除此之外，主系统会判断语义、语音，从而对智能设备进行操作和驱动，协同化处理这一操作程序中所需的各项功能。

结束语

综上所述，人工智能技术在计算机网络技术中的实际运用已经较为广泛，在诸多领域都发挥着至关重要的作用，人工智能亦是成为了未来计算机网络技术发展的主要趋势之一。因此，我们应当以发展的眼光看待问题，深化对人工智能技术的认识与理解，学习如何正确利用好人工智能技术，相关从业人员也应当不断提高自身对人工智能技术的实际运用能力与研发能力。

参考文献

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