摘要：随着作为人工智能发展的三个重要基础之一（数据、算法、算力）的大数据时代的来临，人工智能技术在诸多领域获得了突破。计算机网络技术中人工智能得到了更多应用，在提升计算机网络技术水平，促进计算机网络技术发展方面起到了显著作用。本文分析了人工智能具有的应用优势，从建立智能防火墙、生成智能入侵检测、规则产生式专家系统的建立、神经网络的运用等四个方面，论述了人工智能在计算机网络技术中的应用，以促进计算机网络技术的良性发展。
关键词：计算机网络技术；人工智能；网络安全管理
人工智能技术是在计算机技术快速发展的背景下诞生的一门全新技术，其与计算机有着紧密联系，主要是借助计算机来对人的活动进行模拟，实现机器人替代人工完成一些工作，拥有着极为广阔的发展前景。作为计算机学科的一个重要分支，人工智能技术包含了诸多学科知识，如社会学、心理学、控制学、神经学及数学等。人工智能的研究对象是人类，主要是对人类的逻辑推理、判断、分析及思考等方面进行模拟。伴随近些年来的不断研究，人工智能技术的发展进度是可见的，其已然带给世界一些新的改变，为世界高新技术发展带来有效推动，促使着人类生活方式的改变[1]。当前人工智能的研究领域，主要有智能语音识别系统研究、机器人的研究、自动智能图像识别技术研究等诸多领域。随着人工智能技术逐步发展，也会不断增加人工智能的应用领域，如汽车无人驾驶技术与人工智能机器人等。可以预见，经过后续的不断深入研究，人工智能会带来愈加丰富的科技产品，使人们的工作、生活等方面获得更多便利。
1人工智能在计算机网络技术中的应用优势
实质上，人工智能是用于模拟研究和扩展人类智能为主的一种新兴科学技术，研究的主要方向有模拟人类思维模式、智能实现原理等，这些都促使着计算机高阶化发展。人工智能和大数据实际上是互相影响的，在计算机网络技术中应用人工智能，能够促进微型计算机人工智能应用、计算机网络安全、优化信息资源的处理等，在不断扩展网络人流量的前提下，实现网络管理效率的提升。所以，在国内诸多学者看来，想要实现网络运营的高效性和安全性得以进一步提升，就须在计算机网络中合理运用人工智能技术，这是因为在计算机网络发展中人工智能拥有如下应用优势：一是，实现未知问题的高效处理。人工智能的推理是基于模糊逻辑的，结合推理结果做出相应反应，此种推理则与计算机网络大量模糊数据的处理要求相契合，不用十分准确的数据展开模型建造。由于计算机网络中的信息不确定性较强，进而导致较难处理的数据信息，将人工智能应用到计算机网络管理中，既有助于信息处理能力的提升，又能实现网络管理效率的优化。二是，较强的学习能力。人工智能的学习能力较强，能够对计算机网络中大量的非线性问题、信息进行良好处理。我们知道这些数据、信息背后含有较高的信息价值，只是过去难以将挖掘出这些价值。故此，要想挖掘出计算机网络中有着较高层次价值的信息，就应整合和分析低层次信息，通过信息推理和信息解释，获得高层次的概念和信息[2]。在这一方面人工智能技术的应用优势较为明显，借助模仿人的智能使处理非线性问题的能力得以提升，使非线性问题得到更好、更快地解决。三是，较低的运营成本。人工智能在计算和处理数据的时候，不会较多的消耗资源，并且，利用控制算法，能使运算速度进一步提升。所以，通过人工智能处理数据，能使数据的运算效率得以明显提升，实现各种计算资源的节约，进而使网络系统运转更为高效。故此，大数据时代下在计算机网络技术中应用人工智能显得十分必要，通过数据保护和挖掘，能够满足人们智能化处理信息的需求。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
（1）建立智能防火墙
在网络空间安全防御中防火墙是一项重要技术，可以有效隔离来自外界的风险，使网络空间安全得以保证。防火墙+人工智能，可以基于大数据分析更好地实现对非线性信息、模糊信息的有效处理，进而使网络空间安全的防御能力得以极大提升，智能防火墙的结构图具体见图1。从中我们能够得知，智能防火墙在受到未知威胁攻击的时候，可以在大数据智能分析的基础上，建立未知威胁检测引擎。基于大数据智能分析，比较威胁软件行为集，从而及时发现恶意攻击威胁，使网络空间的安全防御能力得以提升[3]。在智能防火墙的结构中，关于人工智能技术的运用集中体现在“主机应用行为学习”，可以通过人工智能，使未知威胁的检测分析能力得以提升，并且可以识别变种恶意软件，如此则能使网络空间安全性得以极大提升。通过构建人工智能防火墙，在愈加复杂的网络环境和结构下，可以构建网络空间安全防御体系，提供良好的安全防御。
（2）生成智能入侵检测
实现网络安全防御的一个重要环节便是入侵检测。在过去入侵检测中，被动的防御容易受到网络攻击，威胁到网络空间的安全。通过运用人工智能技术生成智能入侵检测，则可让入侵安全防御变得主动，进而使网络安全运行得以保障，图2为智能入侵检测技术结构图。我们从中能够得知，在运用人工智能技术的时候，通过感知层数据收集，能够建立及完善入侵检测数据，从而在检测入侵行为的过程中，定性入侵行为，若检测为恶意攻击，就会有警报发出，为启动安全防御机制提供重要依据。生成了智能入侵检测，能使传统被动的防御机制得以转变，并在对照规则库的过程中，主动检测入侵行为，促使响应机制的形成，使入侵检测能力显著提升，使网络安全运行的安全得以保障。
（3）规则产生式专家系统的建立
当前防御网络安全过程中，专家系统是较为普遍的人工智能技术，从本质上讲，这种系统就是以专业人士总结的经验为理论基础，在使用的过程中防御外界入侵的一种检测系统。系统管理人员需要利用已然发生过的外部信息与数据特征中的编码展开总结，结合入侵的内部信息和频率，来捕捉规律，进而通过系统的智能化运行，对上述信息特点的具体运用进行检验，查看其是否能积极应对。同时，由于智能化的介入，专业人员只用一次性的编程，就能够完成相应系统的建设，进而使后续网络安全防御中人工的工作量大大减少。另外，运用这种专家系统进行防御，能够在进行大规模的实践中，通过系统处理信息与检测病毒的能力，对其运行的合理性进行测试，将专家系统中存在的不足查找出来，经过系统性的修复后，采用实践的方式对系统质量进行验证，进而逐渐投入到社会的使用。另外，如今的专家系统开发工具主要有prolog、CLIPS、GensymG2等，能够对专家逻辑思维进行模拟，并进行问题求解所需的知识存储，为分析网络信息安全历史数据提供重要依据，使之能够有效运用到网络安全防御中。
（4）神经网络的运用
在人工智能技术中运用最为广泛的便是神经网络，其可以在高效处理的基础上，生成网络安全防御机制，图3为神经网络示意图。尤其是在处理复杂特殊的网络信息时，神经网络的判断、分析能力，可以使处理效率显著提升，进而实现网络空间的安全运行。具体而言，一方面神经网络可以处理复杂的数据信息，同时能够通过分析数据结构体系，有效处理相关要素，使处理风险数据的能力得以提升；另一方面，在处理传统数据的过程中，常常是单元素的处理状态，通过运用神经网络，可以同步处理多个单元，进而使数据处理能力显著提升，有效处理多个威胁信息，使网络空间安全防御能力得以提升。
3结语
总而言之，人工智能依托网络技术、计算机技术、通信技术不断发展，是科学技术不断进化的产物。作为目前社会发展最为先进的一项科学技术，人工智能技术给人们学习、生活及生产等方面带来了很多新的变化，使人们对生活、工作的不同需求得到更好满足，可以说是现代社会发展与进步的重要标志。特别是其在计算机网络技术方面的应用，促使着计算机高阶化发展。但需要认清的是，任何技术的发展都不是一帆风顺的，要想更多地发挥出人工智能在计算机网络技术中的价值，还需要对人工智能技术的运用做出更多地探索和努力。
参考文献：
[1]张嗣宏，左罗.基于人工智能的网络智能化发展探讨[J].中兴通讯技术，2019，25（02）：61-66.
[2]廖方圆，陈剑锋，甘植旺.人工智能驱动的关键信息基础设施防御研究综述[J].计算机工程，2019（7）：14-15.
[3]赛博研究院.人工智能技术与网络空间安全[J].信息安全与通信保密，2019，000（006）：21-26.
[4]徐婧.人工智能网络安全领域的"双刃剑"[J].中国信息安全，2019（7）：71-72.
作者:李志勇 单位:大众报业集团信息技术部
