人工智能及大数据技术在计算机监测控制中的应用分析

引言

计算机监测控制技术是指对计算机系统、网络和数据进行实时监测和控制，以及实施安全防范和措施的技术手段。随着计算机技术的不断发展，监测控制技术也在不断升级和改进。目前，人工智能和大数据技术的发展为计算机监测控制技术带来了新的机遇和挑战。

1 大数据技术

大数据的核心特点体现在以下几个方面：数据量大、种类丰富、信息真实。第一，对海量数据进行处理。由于大数据带来的数据信息无法准确地估量，相关人员为了从数据信息中找到所需的内容，就需要发挥出技术手段的效用，开展大规模的数据处理工作。第二，数据种类丰富。信息数据来源于各个领域，数据信息的价值也存在一定差异。如打包数据、单一数据等。第三，信息真实。随着大数据环境下数据信息增加，解决数据不安全的问题十分重要。只有保证数据存储与使用的安全性，才可以将数据信息的核心价值凸显出来。第四，科学化的优化与调整数据处理系统，切实提升数据信息处理水平，并且满足大数据背景下的时代发展需求。

2 人工智能技术基本内涵概述

在人工智能技术运用中主要是融入了人工智能操作、计算机程序、卫星信息定位程序等，属于多元化信息结合的技术形式，其能有效保障程序化操作有序进行。基于规范化的信息传导以及自动化感应，能有效组建相对完善的调控结构与信息传输模式。近年来我国多项信息传输范围在不断扩大，拓宽了人工智能技术运用范围。基于规范化的运用人工智能技术，能展开全面的信息探索，便于对各项信息数据资源合理应用，有助于提升信息调配稳定性。在电子工程自动化控制阶段融入人工智能技术，通过虚拟程序能实现自动化控制。在电子工程自动化控制阶段，要规范化展开人工智能操作。通过自由化、连贯化、多维化的方式对电子工程程序合理设计，有效突出电子工程系统化发展特征。这样能对电子工程自动化形式以及覆盖范围进行优化，满足多样化的自动化控制要求。将人工智能技术合理融入到电子工程自动化控制中，能有效创新传统应用模式，对产业结构进行调整，加速电子工程领域健康稳定发展。

3 人工智能及大数据技术在计算机监测控制中的应用

3.1 入侵检测系统

基于人工智能的入侵检测系统是目前比较流行的一种网络安全防御技术。该技术利用机器学习算法和深度学习模型，从大量的网络数据中学习和发现异常行为，及时发现和阻止网络攻击行为。这种基于人工智能的入侵检测系统可以分为两种类型：基于特征的入侵检测和基于行为的入侵检测。基于特征的入侵检测系统利用先前已知的攻击特征进行分类，对未知的攻击进行检测。而基于行为的入侵检测系统则根据网络设备和用户的行为进行分析，对异常行为进行检测。该技术的优点在于其可以自动化地处理大量的数据，并从中发现网络攻击行为，提高了网络安全防御的效率和精确度。

3.2 进程控制

进程控制是计算机系统监测控制技术中的一个重要方面，主要是指对计算机系统中正在运行的进程进行监控和控制，以保证系统的稳定运行和安全性。进程控制包括进程状态的监控、进程资源的管理、进程优先级的调度等方面。人工智能和大数据技术在进程控制中的应用主要是通过对大量的进程状态数据进行分析和处理，来预测和预防系统故障。例如，通过机器学习算法对历史进程状态数据进行训练，可以建立出一个系统故障预测模型，通过实时监测进程状态数据，可以预测出未来可能出现的故障，从而提前采取措施进行修复和保养，降低系统故障率，提高系统的可靠性。在实际应用中，基于人工智能和大数据技术的进程控制系统已经得到了广泛的应用。例如，在金融交易系统中，利用大数据分析技术可以对海量交易数据进行实时监测和分析，及时发现异常情况，避免交易系统出现故障导致交易中断。此外，利用人工智能技术，可以对系统中的进程进行实时监测和分析，从而及时发现异常进程，避免恶意进程对系统造成安全威胁。

3.3 访问控制

访问控制是计算机监测技术中的一项重要技术，它可以控制计算机系统中的资源被哪些用户或进程访问。访问控制技术可以保证计算机系统中的敏感数据和关键资源只被授权用户或进程访问，从而保证计算机系统的安全性。访问控制技术主要包括基于身份验证的访问控制和基于权限的访问控制。基于身份验证的访问控制是通过验证用户身份，来确定用户是否有权访问特定的资源。常见的身份验证方式包括用户名和密码、指纹识别、面部识别等。基于权限的访问控制则是基于用户所拥有的权限来控制对资源的访问。用户被授予的权限包括读、写、执行、修改等不同级别的权限。访问控制技术的实现需要建立一套完整的访问控制策略。该策略需要考虑到系统安全和用户便捷性之间的平衡[4]。如果访问控制策略过于严格，可能会导致用户操作受限，从而影响用户体验；如果访问控制策略过于宽松，可能会导致系统资源被非授权用户或进程访问，从而导致系统被攻击或数据泄露等问题。

3.4 网络攻击分析系统

基于大数据的网络攻击分析系统是另一种网络安全防御技术，它可以对大量的网络数据进行收集、存储、分析和处理，以便发现网络攻击行为并做出相应的反应。该技术主要有两个方面的应用：一是建立起一个实时的网络攻击检测系统，及时发现网络攻击行为，减少网络风险和损失；二是建立起一个网络攻击行为分析系统，对网络攻击行为进行分类、分析、追溯和预测，以帮助网络安全防御人员更好地做出决策和应对。基于大数据的网络攻击分析系统需要利用大数据技术进行数据处理和分析，通过收集和整合网络中的大量数据，包括网络流量、系统日志等，来发现网络攻击行为。在这个过程中，系统需要对数据进行清洗、聚合、分类、挖掘和分析，通过机器学习和数据挖掘等技术手段来实现。

3.5 系统安全评估工具

基于人工智能的系统安全评估工具是指通过机器学习、深度学习等人工智能技术来识别和评估系统中的安全风险和漏洞。这种工具可以自动化地对系统进行全面的安全评估和检测，并及时发现和报告潜在的安全威胁和漏洞。这种工具的基本原理是通过对已知的攻击行为和模式进行分析和学习，建立起一种能够自动识别并分类攻击的模型，并通过对实时数据的监测和分析来检测可能的攻击行为。同时，该工具还可以通过自动化漏洞扫描和测试来发现系统中的漏洞，并给出相应的修复建议。基于人工智能的系统安全评估工具在实际应用中已经取得了显著的成果。

结束语

综上所述，随着计算机技术的不断发展和普及，计算机监测控制变得越来越重要。虽然当前相关技术在计算机监测控制中带来了很多优势，但也面临着技术挑战和安全性和隐私保护的问题。因此期待未来人工智能和大数据技术在计算机监测控制中的进一步发展，同时也需要加强相关法律法规和安全意识教育，确保其安全稳定地应用于实际生产和生活中。

参考文献：

[1]孟卫平.人工智能与大数据技术在计算机监测控制中的应用[J].集成电路应用,2022,39(05):80-81.

[2]唐超,左文涛.人工智能及大数据技术在计算机监测控制中的应用[J].电子元器件与信息技术,2021,5(10):192-193.

[3]张春丽.人工智能及大数据技术在计算机监测控制中的应用[J].数字技术与应用,2020,38(08):65-66.

[4]缪勇.计算机监测控制技术的应用[J].中国氯碱,2003(08):42-44.