计算机网络工程领域人工智能技术的应用探究

摘要：随着信息技术的快速发展，人工智能技术的应用范围逐渐扩大，在计算机网络技术中也得到了广泛应用。本文对人工智能在计算机网络技术中的应用进行分析，介绍了人工智能的概念，分析了计算机网络技术中人工智能的作用，提出了人工智能在计算机网络技术中的具体应用方法。

关键词：人工智能；计算机网络技术；应用策略

引言：随着社会的发展和科技的进步，计算机技术得到了广泛应用，为社会各领域提供了重要支持。人工智能是计算机技术的分支，在计算机网络技术中应用人工智能技术，可提高计算机网络数据处理效率和处理水平。因此，将人工智能应用于计算机网络系统中，可提高计算机网络系统的整体运行效率和安全性。

1.人工智能概述

人工智能技术最为重要的特点在于模仿人类智慧，将会借助计算机技术与器械设备，来展开相应工作，形成一种最为良好的工作开展状态。智能技术能够很好地结合实际工作开展的情况，合理有针对性地处理好相关工作内容，同时还将会很好地从事人们不能完成的工作任务，力求使得此类型工作开展的质量水平得到提升，满足工作开展的要求，促进工作开展的进度以及效率，都得到最为理想化的加速，优化工作开展中存在的每一个细节性流程，正是因为这样的前提存在，也就在本质上使得人力劳动得到解放。人工智能技术所具有的重要作用，最为显著的便是使得人类的劳动得到了解放，使得人们从日益繁重的工作中脱离出来，人工智能的科学应用将会在未来发展中更加具有广泛性，特别在信息技术中的运用，必定能够使得技术的融合水平得到提升，满足有关人员的根本要求。

2.计算机网络技术存在的主要问题

2.1.计算机网络技术的薄弱环节

人们在运用计算机上网浏览时，经常会遇到许多病毒软件和程序，而这些病毒对计算机的破坏是非常大的，会导致计算机卡顿或者死机等情况。计算机病毒具有超强的破坏性，人们在进行计算机网络技术操作和运用的过程中，那些病毒会选择通过一些载体和介质进行传播，例如软盘、硬盘等。而且现在的计算机病毒通常都会具有传染性和复制性，这使得病毒入侵到计算机系统中时会产生连锁反应，加上计算机缺乏智能化的网络技术，导致计算机的网络控制和监视功能受到一定的限制，这无疑为病毒入侵提供了便利。病毒入侵到计算机网络后，导致计算机工作效率降低，计算机会出现许多难以清除的弹窗，部分毒性较强的病毒更会直接损坏整个计算机内部的文件，机主的许多信息会被盗窃、重要文件无法打开、部分程序和功能无法正常使用、系统产生故障等。

2.2.计算机操作不熟练

计算机指的是用于高速计算的电子计算机器，具有逻辑计算、数值计算和存储记忆等功能，能够依照程序运行，并对海量数据进行自动化、高速化的处理。经过不断地设计、实验和改进，实现了广泛普及应用，已然融入到人类日常的工作和生活中。但是，计算机蕴藏的许多技术和功能，并没有完全被大众所知晓、运用，这主要是由于我国许多人的计算机知识匮乏、计算机操作水平低下导致的。

2.3.计算机网络中存在泄漏的危险

当用户需要使用计算机网络时，通常需要先进行相关的信息注册和实名认证，但是，用户的个人信息注册操作，常常涉及较多的隐私性信息，由于用户隐私信息保护的有限性以及程序管理者对用户信息提取的便捷性，使得用户的信息安全在一定程度上受到威胁。如果出现用户信息安全被侵犯，会导致用户隐私信息泄露，将直接造成用户财产损失甚至受到人身威胁。当前许多诈骗团伙就是通过非法获取信息而实施诈骗，通过几个真实信息的叙述获取目标用户的信任，进而实施诈骗。由于用户信息安全受到侵害，造成大量用户群体信息泄露的群体性事件更是屡见不鲜，如学习通APP的用户注册信息泄露事件等等。

3.人工智能在计算机网络技术中的具体应用

3.1.网络安全管理应用

计算机在程序运行时可能出现系统漏洞，产生的漏洞很难在短时间内解决，影响用户的使用效果，还可能被黑客所利用，窃取用户信息或者进行其他非法活动等，无疑加大了用户使用计算机的风险性。用户通常会安装防火墙、杀毒软件、入侵监测系统以及反垃圾邮件系统等软件，进行计算机安全的防御工作。但是，这些软件技术虽然可以进行漏洞检测和发现漏洞，却不能快速解决计算机运行时发生的安全问题。人工智能技术在计算机网络技术的应用就可以很好地解决这一问题，提高计算机系统识别异常信息的功能，并且可以在短时间内对风险数据进行捕捉和拦截，极大地提高了计算机安全系统的检测效率。

3.2.网络系统评价应用

基于计算机网络动态性和瞬态性的特点，增加了传统计算机对网络信息监控和管理的难度。传统计算机网络系统具有评价功能，计算机网络系统评价可以对网络质量进行量化、对计算机网络系统的性能进行测评，计算机网络系统评价工作通常需要用户协助完成。由于用户参与计算机网络系统的评价具有主观性，因而出现评价结果存在偏差或较大出入等情况。将人工智能技术应用于网络系统评价中，以人工智能技术为依托，对用户的操作过程进行模拟，由于人工智能没有情感，因此，最终的评价结果不存在主观性，使评价变得更为客观公正。

（1）智能求解技术

智能求解技术结合了结构化知识求解技术、状态图搜索技术和逻辑推理技术。人工智能求解技术可以根据用户的实际需求，选择最优项，并实现对海量数据的筛选，从而提高计算机的检索速率。

（2）构建专家知识资源库

专家知识资源库主要是以专家的经验和角度进行网络系统评价，根据具体案例的复杂情况进行高速判断处理，构建出最优的网络系统评价方案。然而，受计算机信息识别和处理能力的限制，可能存在信息识别处理产生误差的情况。基于此，将人工智能技术应用于计算机网络技术，充分发挥人工智能的技术优势，对专家知识资源库进行相应的改善，最大程度对网络系统的评价功能进行优化。

3.3.数据分析应用

（1）BP神经网络

BP神经网络在一定程度上反映了人脑功能的特征，通过对生物系统的简化、抽象和模仿，设计出的基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络。BP神经网络在功能和结构上与人们的大脑更为相似，它在进行操作时跳脱了传统程序设定的限制，而是根据实际环境情况以及对环境的适应和规律总结，执行特定的操作。

（2）支持向量机

支持向量机普遍用于数据分析、模式识别以及回归分析等领域，具有较强的非线性、小样本等问题的解决能力。人工智能技术的应用可以对核函数进行适宜的选择，协助支持向量机找到最优目标函数。另外，人工智能技术有效提高了支持向量机算法能力，进一步深化了与计算机网络技术的融合。

4.结束语

综上所述，人工智能的发展和它在计算机网络技术中的应用，是当前和今后的发展趋势。当专家进行深入的调查和分析后，一定可以把技术的作用发挥出来。从而满足了当今社会生产发展的需求，达到了信息时代平稳发展的根本目的。

参考文献

[1]胡俊峰，晏嵩.人工智能在计算机网络技术中的应用探讨[J].中国信息化，2020，（10）：61-62.

[2]周全，张明媚，翟宗香.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].黑龙江科学，2020，11（20）：106-107.

[3]荣蓉.人工智能在计算机网络技术中的应用解析[J].电脑编程技巧与维护，2020，（10）：113-115.