南京理工大学 许淳 210094
摘要： 计算机网络技术作为当代最为重要的技术，其在改善生产效率，提升人工生产时代的可靠性方面有着关键作用。尽管该技术对于人类发展有着非常重要的意义，但是由于信息防护的安全性问题，导致该技术的全面使用存在极大风险。计算机信息安全防护是当前计算机技术得以进一步发展的重要环节，而传统的防护方式以人力为主，导致在防护效果上不太明显。人工智能技术作为当前最为火热的技术，其主要通过机器模仿人来实现机器对人工作的取代，从而依托机器来协助人们开展工作。因此将人工智能技术应用于计算机网络技术中，实现该技术的升级改造，这对于当前社会发展有着重要意义。基于此，本文重点分析了人工智能在计算机网络技术中的应用细节，以期对计算机技术发展提供基础思路。
关键词：人工智能，计算机网络技术，信息安全，应用
1引言
人工智能技术作为当前最为火热的尖端技术，其主要依托智能化机器及机械，通过相关算法来模拟人的思维模式，依托计算机技术来实现人性化管理。人工智能技术其起步于20世纪70年代，经过近半个世纪的发展，已经形成了统一的概念，即依托当前计算机硬件和软件，通过配备的自主学习和智能化控制的新型技术，该技术从其本质上来说是一种依托计算机技术发展的新型技术，其同当前的计算机网络技术有着很大的耦合性[1]。
2012年以谷歌研制的AlphaGo人工智能系统战胜世界围棋大师李世石为新的发展起点，人工智能技术得到了空前的发展[2]。当前人工智能技术除了在围棋方面，还有人脸识别系统，天气预报等相关行业发展方面，其可以依托其包含的大数据处理技术、云计算技术、自主学习以及强化学习技术来对纷繁复杂的海量数据进行分析，为相关产业的发展策略构建提供依据。
当前信息技术的发展，带来的问题就是信息安全问题，成为最为关键的问题，其涉及到个人隐私，商业机密，国家机密等相关内容，其对人类社会的法制体系，伦理道德带来了极大的挑战[3]。对于信息安全问题，一般都是通过相应的安全防护软件进行。安全软件的使用尽管能够一定程度上降低安全风险，但是由于容易导致信息误判，导致正常信息拦截，造成一定的负面影响。但是在这一情况下，采用人工智能技术，就如同给当前安防软件装上智慧的大脑，能够通过智能化分检方式来有效识别风险，从而为计算机网络安全和稳定提供保障。
2.人工智能与计算机网络
2.1人工智能基本内涵与特征
人工智能技术，从简单上说就是依托计算机技术和信息技术，通过模仿人的思维模式，通过数据处理的方式来替代人开展相关工作，从而显著提升工作质量和效率。当前该技术经过长时间发展，已经趋向成熟化，能够依托自主学习、强化学习以及数据信息挖掘的方式来对工作环节数据化处理，从而能够逐渐取代人的工作[4]。图1展示了该技术的应用场景，可见其应用的领域是相当广泛的。从当前技术发展的整体来看，可见该技术主要具备两个显著特征，即：（1）不确定性，该技术是一种跨学科，多学科融合的信息技术，这些学科的知识和理论方面千差万别，从而使得人工智能技术具备不确定性，这一特性使得其能够灵活地运用于各个场景并发挥应有作用；（2）人为控制，该技术不是自动出现的，而是依托人的智慧开发出来的新型技术，因而人对这一智能化技术具有最终的导向和决定权，具体就是可以通过修改相关参数来适用于不同场景。
.png)
2.2计算机网络的基本功能
对于计算机网络的基本功能来说，该技术能够很好对分散信息的聚合，从而能够在一个大的系统下高效处理信息，为对应的决策提供依据。此外，计算机网络能够推动信息资源共享机制的构建，人们能够非常便捷的获取对应的各种数据资源，能够加速异域之间的联系，对于人类社会发展有着关键意义。
2.3计算机网络技术中存在的问题
2.3.1计算机本身存在的问题分析
计算机本身存在的问题是影响计算机网络技术的主要阻碍之一，对于这一问题来说其主要体现在如下几个方面[6]：（1）计算机系统中存在漏洞，在计算机工作中，由于一些系统性软件执行中存在缺陷，导致很多关键信息处于弱保户状态，使其容易被他人盗取，造成信息泄露状况。（2）移动存储安全问题，移动存储设备是当前便捷化工作的一部分，在其使用过程中，容易出现文件误删的问题，这样一旦移除设备后则无法进行恢复，造成事实上的信息泄露，导致信息安全隐患风险。
2.3.2网络系统中存在的问题分析
网络系统中的问题是导致网络系统安全风险发生的重要因素。对于网络系统问题来说，首要的问题就是不法人员的网络攻击，其通过非法手段，利用网络系统中的防护漏洞，对系统内部进行非法操作，导致系统崩溃，重要信息被盗取等，造成巨大损失。其次，病毒攻击，这也是利用系统安全防护漏洞执行的病毒注入，对计算机内部进行破坏，导致计算机无法正常运行，并且还会依托网络互联特性来扩大病毒作用，导致大面积的计算机系统瘫痪，其对应的损失难以预计。
3.人工智能在计算机网络技术中应用形式和实现方式
3.1人工智能及其在计算机网络技术中的应用形式
3.1.1人工智能优势分析
人工智能技术从本质上来看，其主要是将人类智能和自然智能相结合的产物，其通过对人类思维模式的模拟来实现对人的作用的替代，由此依托机器来处理人类的相关事宜。该技术通过程序化控制实现对海量数据信息的分析和管理，从而实现处理效果的科学化和准确化[7]。由此可见人工智能技术具备很好的优势，正确使用这一技术能够为人类各项产业的发展提供强有力的技术支撑，比如系统管理、决策制定等环节能够给予科学合理的依据，从而能够很好的促进相关产业的发展水平提升。
3.1.2计算机网络技术中人工智能的应用形式
从当前人工智能技术的发展情况来看，其主要应用形式体现在专家系统、模式识别、机器学习等相关方面[8]。对于专家系统来说，就是依托相关专业知识，构建专家知识库，从而为相关问题的解决提供策略支撑。对于模式识别来说，就是通过对人的视觉、听觉以及嗅觉等感知外界信息方式的模仿，来处理人们日常信息，这一技术主要应用于扫描仪、指纹识别、人脸识别以及声音识别等环境中。对于机器学习来说，其主要通过对人类思考方式的模拟，依托数学理论构建的算法模型实现对问题的解决，当前这一技术的关键在于以神经网络为主体框架，通过自主学习来实现问题的解决，其能够实现识别和预测的目的。
3.2人工智能及其在计算机网络技术应用实现方式
3.2.1大数据技术
大数据技术是人工智能技术实现的重要方式，该技术的根本原理在于通过构建数据分析子系统，并依托该系统获取网络系统中的各类数据信息，比如软件信息、硬件信息以及针对性信息等，并通过处理机制来获取这些信息中的隐藏信息，从而为相关处理者提供目标信息。大数据技术是人工智能技术的基础性技术，其通过大量数据信息的获取和分析为后续的智能化系统的训练提供物质基础，并对系统的准确性提供有着关键支撑。
3.2.2云计算技术
云计算技术是和大数据协同发展的人工智能技术具体实现的关键技术。该技术可以通过对大数据技术处理后获得数据信息构建对应的数学模型，并在模型使用中依托反馈调节技术实现对模型的优化调节，从而形成完善的运行体系。该技术的使用能够很好地降低计算机硬件处理大数据的工作负荷，从而能够为数据分析、信息识别和预测提供基础支撑，并显著提升计算机运行效率。
3.2.3强化学习技术
强化学习是人工智能技术的重要特点也是关键技术，其基本原理为对获取关键信息进行有效整合，并对现有系统实现参数优化，从而推动系统自身完善。这一技术的应用能够很好地对当前运行系统进行有效优化，从而能够提升系统的各项性能，为高效可靠的运行或生产提供强有力保证。当然对于这一技术来说，要做好系统优化的总结工作，以此能够为系统优化处理提供科学路径。此外，要求该技术能够在短时间内实现对执行工作的深刻了解，构建任务执行程式，形成稳定可靠的强化学习系统，为整个系统的动态调节提供支持。
3.2.4自主学习技术
自主学习作为人工智能技术中以学习为关键环节的技术，其同强化学习的方法类似，但是在原理上有着显著不同。对于这一技术来说，其主要通过数据库构建来实现对各类不同的数据进行整理和分析，从而以助于在后续运行系统优化中，能够很好地发现系统中存在的问题，比如攻击或者故障等，并能够依托学习的知识库来实现对这类问题的有效处理，从而提升系统的稳定、安全性以及可靠性，并显著提升人工智能技术在实际工程中的应用性能。
4人工智能在计算机网络技术中应用
4.1人工智能在网络安全方面的应用
人工智能技术在网络安全方面的应用主要体现在反垃圾邮件、防火墙设置以及入侵检测等几个具体场景中。
4.1.1反垃圾邮件方面应用
反垃圾邮件应用是人工智能技术在计算机网络技术中的最早应用之一。该应用具体即通过人工智能技术实现对互联网通信中的垃圾邮件识别，从而为计算机的安全防护提供指南。在垃圾邮件识别中，人工智能技术能够很好地为这一场景应用功能提供模式，比如危险预警或者危险扫描等，由此能够很好地实现对可能入侵的病毒等潜在危害的高效辨别和处理，从而为计算机网络的安全运行提供保障。当然这一简单的应用对于计算机安全防护的作用有很大的局限性，其主要因为当前的网络危害不在仅仅通过垃圾邮件进行传播，其由于技术的进步呈现出多样化，因此需要采用防火墙或者入侵检测机制来处理。
4.1.2防火墙方面应用
防火墙防护是计算机网络能够得到安全保护的关键技术应用，而人工智能技术的应用主要通过智能识别、概率计算等方法来有效提升防火墙的防护性能。这一应用主要是对互联网通信数据信息的拦截检测，对危害计算机设备等信息进行智能化识别，并进行拦截过滤，以实现净化网络，提升网络安全性为主要目的。人工智能技术的应用主要提升传统防火墙中的危害信息的正确识别率和拦截效率，从而提升防火墙性能。从这一方面来说，这一智能防火墙模式实际上是对传统防火墙的缺陷的改进，由此来实现防护性能的提升，高效识别，安全过滤从而为人们安全使用计算机网络提供有力保障，进而促进计算机网络技术发展以及人工智能技术发展。
4.2人工智能在计算机网络系统管理和评价中的应用
计算机网络的多变性使得其在管理和评价方面存在一定难度，采用人工智能技术能够很好地降低人工管理和评价的负荷，对于网络管理和评价有着积极意义。对于人工智能技术在计算机网络管理和评价方面应用来说，其主要体现在求解技术和专家知识库技术方面。
4.2.1人工智能的求解技术应用
人工求解技术指的是在一定的计算条件下，能够对计算机中某一类问题依托具体算法予以解决，这些算法主要包括状态图搜索和推理。对于状态图搜索来说，其主要对状态问题、空间进行搜索，采用多种搜索技术来提升搜索效率，从而为特定问题的解决提供技术支撑。对于这技术来说，其主要表现为对优化问题的解决，这样可以采用相应的数学优化方法来对这一问题的解决，从而能够很好地处理网络系统的相关问题，实现对该网络系统的有效评价和管理，从而提升网络系统稳定和可靠性。
4.2.2专家知识库技术应用
专家知识库技术是一类重要的人工智能技术，这一技术在计算机网络系统中应用可以很好地实现对该系统的评价和管理，从而对网络整体运行提供可靠保障。当前专家知识库一般通过直接或者间接获取的方式来提升知识储量，并通过相应的计算机网络管理和评价来优化知识库建设过程，从而反过来对计算机网络评价和管理提供有效反馈，从而实现对计算机网络整体性能提升。对于这一方面来说就是依托专家知识库的推理技术来有效实现问题推理，从而为存在的问题寻求解决策略，由此优化计算机网络系统，为网络空间安全防护管理提供有效支撑。
5结束语
计算机网络技术中人工智能技术的应用能够很好改善前者的性能，从而推动二者的发展。本文在这一论断下，立足于计算机网络技术和人工智能技术，分析了两个技术的特点，并分析了后者在前者中应用的形式和方式，并最后分析了其在人工智能在网络安全方面、人工智能在计算机网络系统管理和评价等场景中的应用，从而为推动计算机网络技术发展和人工智能技术推广提供基础思路。
参考文献：
[1]刘芳.大数据技术时代档案信息管理思维与方式的变革[J].中国管理信息化, 2019, 22(16):181-182.
[2]徐骁巍,付晓轩.大数据时代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,2019(15):243-244.
[3]马迎辉,郝莉萍.人工智能在计算机网络技术中的运用探析[J].通讯世界, 2019, 26(07):165-166.
[4]金开军,尚厚玉.人工智能技术在助老服务机器人中的应用研究[J].山东工业技术, 2019(19):140.
[5]朱娴睿.对事业单位计算机网络信息管理的分析[J].科技资讯, 2019, 17(17):14-15.
[6]李锦钟.人工智能在BIM技术中的应用探索[J].智能建筑与智慧城市, 2019,01 (05):79-80+83.
[7]Wenhui Sun, Cuimin Li,Ripeng Ren. Artificial Intelligence and Its Application in Computer Network Technology[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2019, 1237(2):1-1.
[8]Jin Xing. The Application of Artificial Intelligence in Computer Network Technology in Big Data Era[A]. Institute of Management Science and Industrial Engineering [C]. Proceedings of 2019 4th International Workshop on Materials Engineering and Computer Science, 2019.