大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

摘要：在大数据时代，数据规模的快速增长对计算机网络技术提出了全新的要求，人工智能作为一项前沿技术，凭借其强大的学习能力和智能决策优势正在改变计算机网络技术的运行方式。尤其是在大数据背景下，人工智能能实时处理海量数据，还能在动态环境中自我调整，提升网络性能。研究人工智能在计算机网络技术中的应用是技术发展的趋势，更是构建安全网络体系的关键所在。因此本文通过分析人工智能的应用优势，分析了大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用。

关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用

计算机网络的核心任务在于高效、安全、稳定地传输数据。在大数据时代，随着网络流量的剧增，传统的计算机网络技术面临着前所未有的挑战，人工智能通过深度学习、机器学习等技术能在海量数据中提取有价值的信息，优化网络管理、提高网络安全性并提升系统的自适应能力。这种跨界融合提升了计算机网络的智能化水平，也为网络的优化、资源调度、故障诊断提供了新的思路。

一、人工智能的应用优势

AI可以在短时间内处理大量数据和执行复杂任务，以机器学习为代表的AI技术，通过分析历史数据快速做出决策，并根据实时信息进行调整，尤其是在金融行业，AI可以实时监控市场变化，迅速分析股票、债券、外汇市场数据，帮助投资者在瞬息万变的市场中作出更加精准的投资决策。相比传统人工操作，AI在更短的时间内完成更多的工作，显著提升了工作效率[1]。

同时，AI的深度学习算法能通过分析海量数据识别其中的规律和趋势，从而提升预测以及判断的准确性。AI还可以通过自我学习不断提高自身的预测准确性，使其在多种复杂场景中应用更为广泛。

再者，人工智能的自动化执行能力也是其一大优势。AI可以根据预设的规则和目标自动执行各种任务，且执行过程中不受疲劳和情绪波动的影响，确保了高效性，比如在制造业中，AI驱动的机器人可以进行精密的生产操作，自动完成组装、检测的任务，减少人为错误，提高生产线的稳定性。而且AI在物流配送、客户服务领域也同样发挥着自动化执行的优势，能帮助企业降低运营成本、提高服务效率。

二、大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

（一）人工智能在计算机网络安全管理中的应用

人工智能，尤其是机器学习技术，通过学习历史数据中的攻击模式就可以发现隐藏在大量正常流量中的异常行为，并在第一时间做出响应，通过对网络流量的实时分析，AI能识别出诸如DDoS攻击、恶意软件传播等安全事件，并对潜在威胁进行自动分类和优先级排序，这种自动化的威胁识别能力，可以大大缩短安全事件的发现周期，减少人工干预的需求，从而提升网络安全防御的及时性和有效性。除了威胁检测外，人工智能也能利用分析大量的安全漏洞数据，结合网络环境的实时变化自动识别出系统中存在的潜在漏洞，并根据漏洞的严重程度和影响范围，及时提出修复建议。与传统的人工审计方式相比，AI在漏洞扫描和修复建议生成方面更加迅速，能缩短漏洞暴露的时间窗口，减少网络被攻击的风险。同时AI还能根据网络设备和软件的更新历史以及已知漏洞的情况，智能化地推送合适的补丁，并指导安全管理员进行修复操作，这种智能化的漏洞管理方式将大大提高网络安全防护的整体效率[2]。

（二）人工智能在计算机网络结构层中的应用

在云计算、物联网、大数据等应用的推动下，网络流量的波动性和不确定性不断增大，人工智能可以对网络流量的实时监控与分析，动态地调整网络资源的分配，让每个环节的流量需求能得到满足。以流量预测为例，AI通过分析历史流量数据、实时流量变化的因素，预测未来流量的趋势，从而调整网络带宽、路由策略和服务器负载，优化数据传输路径，这种智能化的流量调度能避免网络拥堵、带宽浪费的问题，提高资源利用效率，同时确保网络服务的稳定性。随着网络规模的不断扩大，人工智能也是综合应用深度学习以及强化学习等算法，再结合网络中各节点之间的交互和流量分布自动优化网络拓扑结构，具体来说，AI会根据不同的网络需求智能选择最优的节点连接方式，调整网络拓扑以减少数据传输延迟、提高带宽利用率。此外，人工智能利用自动化学习和优化算法可以做到网络配置的智能化，通过机器学习算法，让AI能分析网络中的各项性能指标，自动识别和修复配置错误，优化网络设备的配置参数，例如AI可以根据网络的实时状态自动调整路由器的路由表、交换机的端口配置，使整个网络能适应流量的波动和业务需求的变化，这种自动化的配置管理可以大大减少人工干预，提高网络管理的效率，还能够降低人为错误的发生率[3]。

（三）人工智能在故障修复中的应用

人工智能，尤其是基于机器学习和深度学习的技术，能对海量网络数据的学习，自动识别异常行为和潜在问题，它能分析网络中的流量模式、设备性能指标、用户行为数据不同的维度信息，发现隐藏在正常运行数据中的细微异常，例如AI通过学习正常的网络流量模式，识别出某些异常的流量峰值或延迟现象，从而及时预警潜在的网络故障，这种基于数据驱动的检测方式可以在问题扩大化之前捕获早期信号，从而减少故障的影响范围[4]。在故障分析阶段，人工智能可以结合深度学习和数据挖掘技术快速从海量的网络日志、性能数据中提取关键信息，分析故障发生的根本原因，当网络性能出现波动时，AI就会及时分析网络设备的日志信息，关联相关事件，判断是否由于特定设备的过载或某些链路的异常导致问题，这种自动化的分析能力大大提高了故障排查的效率，同时也降低了人为因素导致的判断偏差。因为网络故障修复的传统方式依赖于人工操作，存在响应速度慢、效率低的问题，人工智能通过自动化技术就可以在故障发生时迅速执行相应的修复操作，例如当某一设备出现故障导致数据流量中断时，AI就会结合网络拓扑和当前流量状态的分析，来实时计算出最优的流量重路由方案，调整路由器或交换机的配置，将流量引导到其他可用路径，从而减少故障对网络服务的影响。对于一些常见的故障类型如服务器超载或存储空间不足，AI还会自动分配额外的计算或存储资源，避免问题进一步恶化[5]。

结语：在大数据时代，人工智能其强大的学习能力、实时分析能力和智能决策能力，为网络技术的创新发展注入了新的活力。从流量管理到故障修复，从网络安全到资源优化，人工智能逐渐成为推动网络高效运行和智能化升级的核心力量。面对复杂的网络环境和多样化的业务需求，人工智能可以提升网络的稳定性，还能应对动态变化中的各类挑战。当前技术的进步，让人工智能在网络领域的应用范围将进一步拓展，为社会的信息化和智能化进程提供更加有力的技术支撑。

参考文献：

[1]袁露露.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用[J].信息记录材料，2024，25（10）：177-179.

[2]施盛江，张贵珍.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的实践研究[J].产业创新研究，2024，（18）：92-94.

[3]张平.大数据时代人工智能在计算机网络中的应用[J].数字通信世界，2024，（08）：150-151+176.

[4]路斌.大数据时代人工智能在计算机网络技术中应用[J].信息与电脑（理论版），2024，36（07）：64-66.

[5]李玉凡.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用研究[J].软件，2024，45（02）：114-116.

基金项目：北京联合大学教改项目-项目式教学推动下的课程群建设与实践--以电子信息工程专业为例（JJ2023Y046）