人工智能技术在计算机网络安全中的应用研究

1 人工智能概述

人工智能（AI）是一门引领未来科技发展的核心领域，它旨在模拟、延伸和扩展人类的智能能力。通过对人类智能活动规律的研究，人工智能构建了一系列能够自主感知、学习、推理、决策和行动的智能系统。这些系统不仅具备高度的智能性，还展现出自主性、学习性、适应性、交互性和综合性的特征。具体如下：（1）智能性。能够处理复杂的信息、进行逻辑分析和决策制定，以及解决各种复杂问题的能力。通过深度学习、机器学习等先进算法，AI 系统能够不断学习新知识，优化自身的性能，从而不断提升解决问题的能力。（2）自主性。能够独立地运行和完成任务，无需人类的实时干预。这种自主性使得 AI 系统能够应用于各种自动化场景中，如自动驾驶、智能制造等，极大地提高了生产效率和安全性。（3）学习性。AI 系统能够通过学习来不断改进和完善自身的性能，适应不同的环境。这种学习能力使得 AI 系统能够持续进化，适应不断变化的世界。（4）交互性。人工智能系统能够与人类或其他系统进行有效的沟通与交流。它们能够理解人类的语言和表达方式，甚至能够表达情感。这种交互性使得 AI系统能够更好地理解人类的需求，为人类提供更加智能、便捷的服务。

2 人工智能技术对计算机网络的潜在影响

人工智能技术对计算机网络具有多方面的潜在影响。首先，在网络性能优化方面，人工智能能够实现精准的流量预测。通过分析海量的历史网络流量数据，机器学习算法可以预测未来的流量变化趋势，从而实现智能负载均衡，合理分配网络资源，避免网络拥塞，显著提高网络的运行效率和用户体验。其次，网络安全防护将得到极大增强。人工智能的入侵检测系统能够实时监测网络活动，利用深度学习算法快速识别异常行为和新型攻击模式。与传统的基于规则的检测方法相比，人工智能具有更强的适应性和准确性，能够及时发现并防范潜在的安全威胁，有效保护网络数据和用户隐私。最后，网络管理与维护也将更加智能化。人工智能可以自动诊断网络故障，通过对网络设备运行数据的分析，快速定位故障点并提供解决方案。同时，还能进行预测性维护，提前预测网络设备的故障风险，以便及时采取措施，减少网络停机时间，降低维护成本。然而，人工智能技术也给计算机网络带来了一些挑战，如数据隐私和安全问题。人工智能需要大量的数据进行训练，因此，确保数据的合法获取和安全使用成为关键。

3 人工智能技术在计算机网络安全中的应用

3.1 优化算法与智能调度技术的应用

我国互联网技术的进步，传统的资源调配模式遭遇重大挑战，特别是在大范围网络和繁杂应用环境之中，如何优化网络资源的配置与调配，网络性能提升的核心要素。应用人工智能（AI）技术，特别是提升算法优化与智能调度水平，为网络资源管理及优化提供了创新途径。智能调度技术融合机器学习与深度学习策略，确保网络能依据实时流量及需求波动，动态优化资源配置策略。深度强化学习（DRL）作为一种新兴的 AI 技术，近年来被广泛应用于智能调度领域。在网络调控中，深度强化学习可通过不断训练掌握在不同网络环境中作出最佳选择的技巧。例如，在网络高峰时段，深度强化学习算法可借助奖励机制掌握动态分配带宽的方法，确保网络畅通无阻，防止出现拥堵或延迟现象。通过结合传统算法，深度强化学习（DRL）不仅能精确完成带宽分配，可进一步调整网络参数，延迟时间、数据丢失率等，优化用户使用感受与网络运行效率。在实际的网络应用中，优化算法和智能调度技术的结合，还可以有效解决资源调度中的多目标优化问题。例如，网络管理系统需要提升带宽使用效率，需同时考虑数据传输的延迟及网络稳定性，这就需要调度算法在多项目标间进行平衡。通过加权和法等技术，优化算法可以在保证网络稳定性和流量质量的基础上，平衡不同目标的需求。

3.2 神经网络系统应用

神经网络系统是人工智能的重要研究领域之一，它能够模仿人脑神经元结构的工作过程，对非线性数据以及分类任务进行处理。在计算机网络安全防护中，神经网络系统在入侵检测、恶意软件识别、行为与加密分析等方面展现出了其独特优势。在入侵检测方面，神经网络系统能对海量网络流量信息进行分析，寻找网络流量异常情况的共同点，并以此为基础甄别网络异常行为模式，及时发现潜在的网络威胁。在恶意软件识别方面，神经网络系统则能够应用深度学习技术，全面解构恶意软件，分析其代码特征与文件结构，从而迅速识别出伪装的恶意软件，提升恶意软件识别查杀的准确性与效率。在行为与加密分析方面，神经网络系统可以建立计算机用户正常操作行为模型，实时监测计算机用户的操作行为，一旦发现存在非正常操作行为，则迅速报警并禁止非正常操作指令执行，防止数据泄露问题的发生。同时，在加密通信分析中，神经网络能够辅助识别加密数据流中存在的异常情况，为数据加密提供额外安全保障。

3.3 规则式专家系统的应用

在计算机网络信息技术中，规则产生式专家系统是常见的检测系统，该系统基于专家检测经验构建数据库。计算机管理人员利用人工智能技术，依据已知网络入侵编码重新编制并输入数据库。计算机安全管理系统运行时，规则式专家系统会根据数据库存储的入侵编码，控制入侵计算机的非法信息，判断入侵信息类型及危害。人工智能入侵检测对入侵信息判断能力强，但该系统依赖专家经验，对新型入侵信息及程序检测能力有限，且实际运行存在局限性，需根据计算机实际情况合理运用。

3.4 人工智能 Agent 技术的应用

人工智能 Agent 技术是一种高度智能化的软件实体，其结构复杂且精细，由解释推理器、知识域库、数据库及通信部分等多个关键组件共同构成。这一技术具备强大的自主处理能力，能够针对新接收到的信息数据进行深入地分析与加工，从而高效地完成用户所赋予的任务。在实际应用中，人工智能 Agent 技术充分展现了其灵活性与便捷性。用户可以根据自己的需求，自定义 Agent 的搜索与获取信息的策略，使其能够自动在网络世界中穿梭，搜集有价值的数据，并将其精准地传递至用户指定的位置。当用户需要查找信息资料时，人工智能 Agent 技术更是展现出了独特的优势，能够迅速地对海量的数据进行筛选与分析，从中提炼出对用户有价值的信息，并以直观、易懂的方式呈现给用户。这样一来，用户无须花费大量的时间与精力去浏览无关的信息，从而能够更加高效地获取所需的知识与资源。人工智能 Agent 技术还能够协助用户处理日常生活中的各种事务。无论是日程管理、会议安排，还是收发邮件、网上购物，人工智能 Agent 技术都能够为用户提供智能化的支持与帮助。

4 结束语

综上，人工智能技术在计算机网络防护中的科学应用意义重大。人工智能技术的应用不仅提升了网络安全防护效果，更推动了网络安全防护技术的持续创新。随着信息技术的持续发展，人工智能技术将成为引领计算机网络安全领域发展的核心技术，充分识别好运用好人工智能的技术价值，必将能不断提升计算机网络安全防护水平，更好地为计算机网络安全提供有力有效保障。

参考文献

[1]刘萍.人工智能和大数据技术在计算机网络安全防御系统中的应用研究[J].造纸装备及材料,2024,53(12):96-98.

[2]刘潇潇.人工智能技术在计算机网络中的应用研究[J].山西电子技术,2024(6):100-102.