王藝

摘? 要：計算機網(wǎng)絡(luò)信息安全和系統(tǒng)管理對當前各行各業(yè)的發(fā)展具有重要的作用。隨著運算規(guī)模的提升和技術(shù)應(yīng)用范圍的拓展，傳統(tǒng)的算法無法應(yīng)對眾多不確定、非線性問題以及大規(guī)模信息數(shù)據(jù)的處理工作。人工智能使計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到進一步發(fā)展的契機，該文主要對人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的各種應(yīng)用進行了分析，希望引起相關(guān)人員對于人工智能的重視，為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展提供幫助。

關(guān)鍵詞：人工智能;計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù);信息安全

中圖分類號：TP393? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A

0 引言

計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在當前的社會生活中得到了廣泛應(yīng)用，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人們越發(fā)重視計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和安全管理，傳統(tǒng)的算法已經(jīng)難以適應(yīng)不斷增加的運算規(guī)模和用戶需求。人工智能技術(shù)的應(yīng)用得到了推進，其與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合實現(xiàn)了兩者的快速發(fā)展。

1 人工智能

人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用范圍和效果隨著技術(shù)的發(fā)展不斷提升，2種結(jié)合的可行性主要體現(xiàn)在以下4個方面。1）人工智能技術(shù)可以解決普通計算機技術(shù)難以處理的不確定信息，可以更高效地將掌握系統(tǒng)資源，在信息的管理整合方面也具有較高的效率，可以為用戶快速提取所需的信息數(shù)據(jù)[1]。2）人工智能技術(shù)對資源的利用率高，可以在高效整合資源的基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)資料的共享和傳輸，一旦將其應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，可以極大地提升計算機的信息處理質(zhì)量和效率。3）人工智能技術(shù)相對于其他技術(shù)的一個重要優(yōu)勢是其具備學習及推理能力，可以在大量數(shù)據(jù)經(jīng)驗信息的支持下快速提升自身實用價值，為計算機網(wǎng)絡(luò)管理提供更大幫助，其專家知識庫技術(shù)甚至可以為使用者提供所需的管理方案。4）人工智能技術(shù)在構(gòu)建信息庫的過程中具有更大的優(yōu)勢，其突出的記憶能力可以起到提升信息庫構(gòu)建效率的作用，為計算機網(wǎng)絡(luò)管理提供更多幫助。而且，對于非線性問題，人工智能技術(shù)的處理思路和質(zhì)量更優(yōu)，可以有效提升計算機網(wǎng)絡(luò)管理效率和質(zhì)量[2]。

2 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

2.1 計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理

計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理主要由防火墻、檢測入侵以及郵件垃圾反擊這3個部分組成。其中，入侵檢測是其余2個部分應(yīng)用的基礎(chǔ)，基于入侵檢測的人工智能技術(shù)主要包括以下6個方面。

2.1.1 規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)安全中的一種應(yīng)用，是在包含推理邏輯以及專家經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上建立的。專家系統(tǒng)可以將經(jīng)驗化為規(guī)則，通過將輸入的資料內(nèi)容編碼而后化為系統(tǒng)運行的規(guī)則，在規(guī)則以及數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上可以對所檢測到的入侵數(shù)據(jù)進行科學的判定，對于提升計算機系統(tǒng)的安全防護的準確性和效率具有重要意義[3]。

2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的又一發(fā)展方向，可以通過模擬人類大腦的運行機制構(gòu)建出相應(yīng)的系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是基于大腦神經(jīng)生成的技術(shù)，具有很強的學習擴展能力，能精確判斷和識別網(wǎng)絡(luò)中的2種輸入類型，從而有效提高入侵檢測的效率和準確性，促進計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理。

2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以依靠審計程序?qū)χ鳈C會話特點以及網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)進行提取，在此基礎(chǔ)上可以通過對數(shù)據(jù)的挖掘來不斷學習和了解正確情況下的網(wǎng)絡(luò)活動。在計算機依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)掌握正常網(wǎng)絡(luò)活動的情況下可以及時對入侵等異常情況作出反應(yīng)，通過與正常情況的對比分析，可以及時判別并清除有害的入侵規(guī)則，為后續(xù)的防火墻安全管理提供判別基礎(chǔ)。

2.1.4 人工免疫技術(shù)

人工免疫參考人體的免疫系統(tǒng)，主要用于對病毒的查殺，起到保護計算機網(wǎng)絡(luò)安全的功能。人工免疫技術(shù)主要是由克隆選擇、基因庫以及否定選擇這3種有效機制構(gòu)建而成，可以在3種機制的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對計算機病毒的識別判定，通過不斷地補充完善而提升查殺病毒的能力。雖然現(xiàn)階段的基于人工免疫的人工智能技術(shù)尚存在一些不足，但是其發(fā)展?jié)摿^大，具有長遠的發(fā)展前景。

2.1.5 自治AGENT技術(shù)

自治AGENT技術(shù)的發(fā)展離不開面向?qū)ο蠹夹g(shù)的支持，在底層數(shù)據(jù)的分析和收集方面具有較高的應(yīng)用效果，這一技術(shù)在一定環(huán)境中可以具備極高的靈活性，對于不同的技術(shù)也具有較高的兼容性，對于入侵檢測技術(shù)效果的提升具有重要作用。

2.1.6 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合這一人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以將原有的數(shù)據(jù)資料進行排列組合，從中獲取更有效的數(shù)據(jù)信息。這一技術(shù)是通過模仿人力處理信息的能力而實現(xiàn)的，可以結(jié)合硬件設(shè)備傳感器在計算機網(wǎng)絡(luò)安全防護中起到更大的作用，有效實現(xiàn)資源的協(xié)調(diào)統(tǒng)合，提升入侵檢測的效率和范圍。

2.2 計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價

2.2.1 人工智能問題求解技術(shù)

人工智能的問題求解這一技術(shù)的實施范圍具有一定的局限性，技術(shù)的應(yīng)用往往是針對某一實踐領(lǐng)域而設(shè)計的，也就是說所構(gòu)建的算法僅用于解決實際的問題。這一技術(shù)主要由搜索、推理以及求解這3個流程環(huán)節(jié)組成，3個環(huán)節(jié)又還原各自的發(fā)展基礎(chǔ)。其中，搜索技術(shù)是基于狀態(tài)圖構(gòu)建的，推理技術(shù)是基于謂詞邏輯實現(xiàn)的，求解計算是基于結(jié)構(gòu)化的知識表示方法實現(xiàn)的[4]。

搜索技術(shù)是人工智能問題求解技術(shù)3個環(huán)節(jié)中最關(guān)鍵的部分，可以從狀態(tài)、問題空間以及博弈搜索這3個方面有針對性地進行搜索工作。由于一次搜索通常涉及多個問題，因此優(yōu)化搜索技術(shù)能有效提高搜索效率，快速縮小搜索范圍，保證搜索質(zhì)量。因此，搜索技術(shù)的應(yīng)用過程中需要通過搜索空間以及最優(yōu)解2個方面對搜索效率進行提升，這2個方面也是搜索技術(shù)的評估要點。具體的評估公式為：f*（n）= h*（n）+g*（n），h*（n）的含義為網(wǎng)絡(luò)中n、g 2個節(jié)點的最短距離，g*（n）的含義為網(wǎng)絡(luò)中s、n 2個節(jié)點的最短距離。

計算機網(wǎng)絡(luò)管理和評價利用人工智能問題求解計算可以有效解決傳統(tǒng)算法的局限或不足之處，實現(xiàn)最大化的資源利用效率，其搜索、推理以及求解的3個技術(shù)環(huán)節(jié)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有重要的推廣意義和實用價值。

2.2.2 專家知識庫技術(shù)

專家知識庫技術(shù)是計算機網(wǎng)絡(luò)管理和評價中的重要技術(shù)，對于專家系統(tǒng)的作用發(fā)揮具有較大的影響力。當前的專家知識庫技術(shù)主要由基礎(chǔ)原理以及專門的技術(shù)知識2個方面組成，其中專門的技術(shù)知識實質(zhì)上是經(jīng)驗數(shù)據(jù)的積累，其獲取是依靠直接或間接的方式實現(xiàn)的。專家知識庫技術(shù)是技術(shù)人員將豐富的經(jīng)驗知識和資源依靠編碼以及建庫的方式進行高效的整合，這些整合的數(shù)據(jù)可以為計算機的網(wǎng)絡(luò)決策管理提供建議，必要時可以依靠其中的專家經(jīng)驗對重要問題進行決策，或者為使用者提供更多解決問題的方案。例如：在進行圖書館網(wǎng)絡(luò)管理時，可以依靠專家知識庫技術(shù)對已有的圖書館管理經(jīng)驗進行梳理總結(jié)并構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)則庫，為圖書館管理人員提供更多的方案選擇，提升管理效率。

3 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用案例分析

3.1 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用案例探討

3.1.1 智能防火墻

在進行圖書館檔案信息安全管理的過程中利用人工智能構(gòu)建智能化的防火墻，提升網(wǎng)絡(luò)安全管理質(zhì)量。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)防火墻在進行安全管理過程中，對于SSL流的數(shù)據(jù)缺乏相應(yīng)的防護手段，無法有效地解析和攔截這類數(shù)據(jù)的攻擊，容易遭受到這類數(shù)據(jù)的入侵。甚至只要通過技術(shù)手段將一些程序加密處理，即可隨意地在圖書館檔案庫中進出，這增加了圖書館檔案信息的安全隱患。

智能防火墻技術(shù)可以有效提升安全防護質(zhì)量，通過將代理技術(shù)與過濾技術(shù)有效結(jié)合，提升了防火墻的監(jiān)控質(zhì)量和范圍，從原有的數(shù)據(jù)鏈路層監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)槿繎?yīng)用層的監(jiān)控管理，可以更好地控制TCP/IP協(xié)議層。在應(yīng)用到智能防火墻之后，圖書館檔案館的客戶端配置工作得到了有效的縮減，提升了工作效率;還可以進行多重的加密和解密等數(shù)據(jù)處理工作，提升了VPN虛擬網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用效果。通過應(yīng)用智能防火墻技術(shù)，圖書館的檔案信息保密程度有效提升，將代理服務(wù)的效果有效發(fā)揮出來，提升了圖書館計算機的網(wǎng)絡(luò)安全質(zhì)量[5]。

3.1.2 智能入侵檢測系統(tǒng)

入侵檢測系統(tǒng)可以用于對一些常見的問題進行預防處理，避免影響計算機網(wǎng)絡(luò)安全的威脅入侵，提升網(wǎng)絡(luò)安全管理效果。傳統(tǒng)的圖書館檔案信息管理過程中，應(yīng)用的入侵檢測系統(tǒng)智能化程度不高，通過信息收集、判斷、警告以及提示這4個階段的工作對入侵情況進行檢測控制，但是其檢測的質(zhì)量較差，無法將各類入侵情況檢測到位，存在較大的局限性，為圖書館檔案信息留下了較大的安全隱患。

通過將人工智能與入侵檢測系統(tǒng)相結(jié)合，并將其應(yīng)用到圖書館的檔案信息管理系統(tǒng)之中，可以有效提升入侵檢測的質(zhì)量效果，在技術(shù)應(yīng)用過程中，可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)挖掘這3種技術(shù)高效結(jié)合，有效提升了入侵檢測的質(zhì)量和范圍，避免檔案庫受到外界病毒等異常情況的威脅。

3.2 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)管理與評價技術(shù)中應(yīng)用案例分析

傳統(tǒng)的圖書館管理在數(shù)字化、信息化不斷發(fā)展的今天已經(jīng)過時，無法有效管理存儲量大量提升的圖書館信息庫。人工智能可以提升計算機的網(wǎng)絡(luò)管理、評價的效率和質(zhì)量，將其應(yīng)用到圖書館管理之中，可以充分利用專家知識庫等技術(shù)手段建立相應(yīng)的圖書館經(jīng)驗庫，利用計算機的檢索和匹配效果，可以為管理人員制定具有參考意義的管理方案。人工智能技術(shù)的應(yīng)用有效解決了龐大信息庫的管理難度，還提升了管理效率和質(zhì)量。

4 結(jié)語

人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)兩者具有相互促進的作用，前者為后者提升效率和質(zhì)量，而后者為前者提升技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展的平臺。在應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)安全及系統(tǒng)管理的過程中，人工智能技術(shù)由于其具有高性能、高效率得到了人們的認可，隨著技術(shù)研究的不斷深入也得到越來越多人的重視。在未來人們將會不斷對人工智能的應(yīng)用技術(shù)進行探索研究，為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展提供更多助力。

參考文獻

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