摘要：大數據時代背景下，計算機網絡技術被廣泛應用到人們的生產、生活和學習中，對人們的生活習慣和工作方式產生了很大影響。繼大數據技術和云計算之后，人工智能應運而生，并展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢，尤其是在計算機網絡技術中更是表現(xiàn)出極大的應用優(yōu)勢。本文以大數據對人工智能的支持為著力點，分析了將人工智能應用在計算機網絡技術中的價值，探討了大數據視域下人工智能在計算機網絡技術中的具體應用，旨在為相關人員提供參考和建議。

關鍵詞：大數據；人工智能；計算機網絡技術

引言

計算機網絡技術在大數據的推動下發(fā)生了巨大變化，人們應用計算機網絡技術可以提升信息的傳輸速度和傳輸質量。大數據背景下，信息量逐漸增大，為有效識別存在的異常數據或異常情況，應該將人工智能引入計算機網絡技術中，以此提升數據處理效率和數據安全性。如何發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，促進計算機網絡技術的優(yōu)化和升級，成為當前需要研究的重點內容。

1. 大數據對人工智能的支持

1.1 數據采集和預處理

大數據環(huán)境下，數據的采集和預處理成為人工智能應用的重要基礎，大數據技術能夠高效收集各種來源的信息，如社交媒體、傳感器網絡、日志文件等，為人工智能系統(tǒng)提供龐大的數據集。這些數據集經過清洗、轉換和標準化等預處理后，能夠為人工智能算法提供更準確、更全面的數據輸入，從而提高算法的準確性和效率。例如，在智能推薦系統(tǒng)中，大數據技術可以幫助收集用戶的瀏覽歷史、購買記錄等信息，并通過預處理技術將這些數據轉化為算法可以理解的格式，這樣推薦算法就能更準確地理解用戶的需求和偏好，從而提供更精準的推薦內容。

1.2 數據挖掘與分析

數據挖掘與分析是大數據技術的核心功能之一，能夠幫助人工智能從海量數據中提取有價值的信息和知識。人工智能通過采取聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等數據挖掘方法，可以發(fā)現(xiàn)數據中的潛在模式和關聯(lián)，進而提升決策和推理能力。以金融領域為例，采用大數據分析技術對大量交易數據進行挖掘和分析，能夠自動檢測出異常交易模式，及時發(fā)出預警，從而幫助金融機構識別潛在的欺詐行為，更好地保護客戶的資金安全[1]。數據挖掘與分析過程如圖1所示。

1.3 機器學習與深度學習

大數據為機器學習和深度學習提供了豐富的訓練樣本和測試數據。在大數據的支持下，機器學習算法可以訓練出更加精確的模型，深度學習網絡也可以學習到更加復雜的特征和表示，從而使人工智能模型在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得更為顯著的進步。以圖像識別為例，深度學習算法如卷積神經網絡（CNN）需要大量的圖像數據進行訓練，大數據則能提供海量的圖像資源，使得CNN能夠學習到更加豐富的特征和表示，進而提高圖像識別的準確率。機器學習與深度學習在自動駕駛、安防監(jiān)控等領域具有廣泛的應用前景。機器學習與深度學習的關系如圖2所示。

圖2 機器學習與深度學習

2. 將人工智能應用在計算機網絡技術中的價值

2.1 能夠提升網絡運行的穩(wěn)定性

大數據支持下的人工智能系統(tǒng)能夠實時監(jiān)控網絡狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并預測潛在的網絡問題，如流量異常、設備故障等，通過解決這些問題可提升網絡的安全性。將人工智能系統(tǒng)應用至計算機網絡技術中，可以通過智能分析自動調整網絡配置，優(yōu)化網絡資源分配，從而減少網絡擁堵和故障發(fā)生的概率。此外，人工智能的有效應用還可以協(xié)助網絡管理員進行故障排查和修復，進而大幅縮短故障恢復時間，確保網絡實現(xiàn)持續(xù)、穩(wěn)定的運行[2]。

2.2 能夠提升大數據信息的處理效果

在大數據時代，信息的處理和分析可以為各項決策提供準確的依據。人工智能具有強大的數據處理能力，能夠高效地處理和分析大量的數據信息，而且能夠通過自然語言處理、數據挖掘等技術，自動提取數據中的關鍵信息，發(fā)現(xiàn)數據之間的潛在聯(lián)系和規(guī)律，以此提高數據處理的效率，為管理者進行決策提供更為準確、全面的數據支持。因此，將人工智能應用在計算機網絡技術中，可以大幅提升大數據信息的處理效果。

2.3 能夠提升相應的推理水平

人工智能具備強大的推理能力，將其有效應用到計算機網絡技術中，能夠通過有效地學習和訓練，掌握復雜的網絡知識和推理規(guī)則，在此基礎上，可以通過人工智能實現(xiàn)對網絡狀況的自動分析，預測網絡行為，并根據網絡環(huán)境的變化做出相應的調整和優(yōu)化。人工智能憑借自己具有的智能推理能力，可以協(xié)助網絡管理人員制定更為合理的網絡管理策略，提高網絡資源的利用效率。通過分析可知，將人工智能應用在計算機網絡技術中，可以有效提升相應的推理水平，使網絡管理更加智能化和高效化[3]。

3. 大數據視域下人工智能在計算機網絡技術中的具體應用

3.1 人工智能在計算機網絡系統(tǒng)管理與評價中的應用

人工智能在計算機網絡系統(tǒng)管理與評價中的應用已經非常廣泛。隨著技術的不斷進步，人工智能以其獨特的智能分析和決策能力，為計算機網絡系統(tǒng)管理帶來了革命性的變革。在傳統(tǒng)的網絡系統(tǒng)管理中，管理員通常需要手動配置網絡資源、監(jiān)控網絡狀態(tài)，并及時處理各種網絡問題，這種方式不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)錯誤。隨著人工智能的引入，使得網絡系統(tǒng)管理變得更加智能化和自動化。在人工智能技術的支持下，網絡系統(tǒng)能夠實現(xiàn)自動化管理，自動調整網絡資源分配，優(yōu)化網絡性能，并保持網絡的穩(wěn)定性。同時，人工智能可以實時分析網絡流量、設備狀態(tài)等數據，根據網絡需求進行動態(tài)資源分配，從而提高網絡資源的利用率，改變了以往人工操作造成的效率低下的問題，避免了資源浪費。

此外，人工智能還能對網絡系統(tǒng)進行全面實時的評價[4]。具體來說，人工智能技術通過收集和分析網絡系統(tǒng)的各項數據，可以評估網絡性能、安全性和可靠性，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，確保網絡順暢運行。這種實時評價機制使網絡管理員能夠及時獲得關于網絡狀態(tài)的反饋，從而更好地進行網絡管理和優(yōu)化。

總之，人工智能在計算機網絡系統(tǒng)管理與評價中的應用大幅提高了管理效率，增強了網絡的性能和穩(wěn)定性，為網絡系統(tǒng)帶來了更高的可用性和可靠性。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，其在計算機網絡技術中的應用將會越來越廣泛，也會為人們的生活和工作帶來更多便利和創(chuàng)新。

3.2 人工智能在數據安全管理中的應用

在數據安全管理中應用人工智能時，因受大數據技術的支持和影響，可以在以下三個方面體現(xiàn)出重要的應用優(yōu)勢。

第一，人工智能在入侵檢測中的運用。入侵檢測是數據安全管理中的重要環(huán)節(jié)，將人工智能技術應用到該環(huán)節(jié)，主要是基于機器學習和深度學習的先進方法，對網絡流量和用戶行為進行精準的分析，迅速識別出不尋常的數據傳輸量、異常登錄時間等異常模式，針對發(fā)現(xiàn)的異常情況，系統(tǒng)會立即自動采取相應的防護措施，例如，封鎖可疑的IP地址或限制訪問權限，從而有效地抵御各種網絡攻擊，有效提升網絡安全的防護能力。

第二，人工智能在垃圾郵件處理中的運用。人工智能技術能夠高效地識別和過濾垃圾郵件，保護用戶郵箱的安全與清潔，在具體的應用過程中，人工智能通過自然語言處理和機器學習算法，可以準確判斷郵件內容是否包含垃圾郵件的特征，如特定的關鍵詞、發(fā)送者行為模式等，一旦識別出垃圾郵件，系統(tǒng)就會及時攔截并將其隔離，防止用戶受到不必要的干擾和潛在的安全威脅[5]。

第三，人工智能在防火墻中的運用。人工智能技術為防火墻提供了更高級別的保護，使其能夠更加智能地應對網絡威脅。人工智能支持下的智能防火墻能夠實時分析網絡流量，識別并攔截惡意攻擊，如DDoS攻擊、SQL注入等，而且還能根據網絡環(huán)境的變化，自動調整防御策略，確保網絡安全的持續(xù)性和有效性。

3.3 人工智能實現(xiàn)agent技術

在科技日新月異的現(xiàn)代社會，人工智能成了一個不可或缺的技術元素，其在各個領域都展現(xiàn)出強大的實力，尤其是在大數據的環(huán)境下，人工智能技術更是得到了空前的應用和發(fā)展。其中，agent技術就是在這樣的背景下應運而生，并且迅速在網絡服務與網絡管理中占據了重要的地位，該項技術主要包括兩個方面。

一方面，agent技術在網絡服務個性化和定制化方面展現(xiàn)出良好的應用優(yōu)勢，這主要得益于解釋推理器和知識庫的支持。用戶在網絡上進行訪問時，系統(tǒng)會對用戶的行為數據、喜好等信息進行收集并儲存，隨之對這些數據進行一系列的處理與分析，在這一過程中，可以借助解釋推理器的功能來精確判斷用戶的需求。而一旦系統(tǒng)識別出用戶感興趣的內容，便會迅速篩選出相關數據，隨之主動將獲取的數據信息推送給用戶，從而實現(xiàn)網絡服務的個性化和定制化[6]。

另一方面，該技術在網絡管理和網絡安全領域也具有顯著優(yōu)勢。該系統(tǒng)會對底層數據進行全面收集和整理，隨后進行深入的分析，在這一過程中，人工智能的四大核心能力——學習能力、推理能力、自適應能力和自主能力，將得到充分發(fā)揮。當外部程序嘗試訪問或連接網絡時，系統(tǒng)會迅速地進行研判，判斷其是否存在潛在的風險，并會在第一時間發(fā)現(xiàn)并阻止病毒或惡意軟件的入侵，從而最大限度地確保網絡系統(tǒng)及其內部主機的安全，以降低外部威脅對網絡環(huán)境造成的影響。

3.4 人工神經網絡的運用

人工神經網絡（ANN）作為人工智能領域的重要技術之一，在計算機網絡技術中應用時，可以通過模擬人腦神經元的連接方式和工作原理，展現(xiàn)出強大的處理復雜非線性問題的能力，進而為計算機網絡技術帶來諸多創(chuàng)新應用。

其一，人工神經網絡在網絡故障預測領域的應用。人工神經網絡在深入分析網絡流量、設備狀態(tài)等多維度參數時，通過學習和識別數據中的隱藏模式，能夠精準地預測出潛在的網絡故障。這種前瞻性預測為網絡管理員提供了寶貴的時間窗口，使管理員能夠在故障實際發(fā)生前采取預防措施，從而確保整個網絡系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定運行。

其二，人工神經網絡在網絡性能優(yōu)化上發(fā)揮著重要作用。人工神經網絡能夠實時對網絡流量進行精準監(jiān)測與分析，迅速定位網絡中的瓶頸與潛在問題，進而實施針對性的優(yōu)化策略[7]。這種智能優(yōu)化方式，不僅大幅提高了網絡的傳輸效率，減少了數據傳輸的延遲和丟包，而且極大地改善了用戶的網絡體驗，使得網絡使用更為流暢、高效。

其三，人工神經網絡在圖像和語音識別方面應用時。人工神經網絡能夠精準地識別和解析復雜的圖像和語音信息。另外，人工神經網絡在網絡安全領域應用過程中，通過學習各種網絡攻擊模式，能夠準確地檢測出隱藏在海量數據中的潛在網絡威脅，從而及時進行防御和應對，這種能力無疑為網絡安全提供了堅實的技術保障，使得網絡環(huán)境變得更加安全、可靠。

結語

在大數據視域下，將人工智能與計算機網絡技術進行深度融合，已經成為必然的發(fā)展趨勢，對于推動時代發(fā)展發(fā)揮了重要的作用。從計算機網絡技術的層面來看，通過應用人工智能技術，不僅提升了計算機網絡的安全性和穩(wěn)定性，也推動了計算機網絡技術的更新與升級，使其可以應用至更廣泛的領域，為推動科技發(fā)展貢獻力量。

參考文獻：

[1]周琴.大數據視域下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].信息與電腦（理論版），2024，36（5）：137-139.

[2]徐陽.大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電視技術，2023，47（4）：142-144.

[3]王成志.基于大數據背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].軟件，2022，43（7）：110-112.

[4]沙之洲.大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電子元器件與信息技術，2022，6（1）：87-88.

[5]阿不都外力·阿布都瓦依提.大數據環(huán)境下人工智能在計算機網絡技術中的合理應用[J].無線互聯(lián)科技，2021，18（17）：9-10.

[6]徐天奕，單煒航.大數據背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機與網絡，2021，47（12）：39.

[7]戚引松.大數據時代背景下人工智能在計算機網絡技術中的應用探索[J].科技與創(chuàng)新，2021（8）：176-177.

作者簡介：陸蕓，本科，高級講師，方向：信息技術教學研究。