1、    人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用    馬英英人工智能技術(shù)能夠在各方面代替“人力”進行工作，并將存儲的信息資源轉(zhuǎn)變成“生產(chǎn)力”，受到人們的青睞與重視。在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠按照生產(chǎn)工程的具體生產(chǎn)目標和管理任務(wù)，制定相應(yīng)的技術(shù)設(shè)計方案、操作流程、步驟以及編輯程序進行運作，對有效資源進行優(yōu)化配置，加上人工智能技術(shù)具有信息處理和編輯特征，能提升計算機網(wǎng)絡(luò)的可移植性，從而達到資源信息實時共享，提升工作效率的目的。文章主要從當(dāng)前我國計算機網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀與人工智能技術(shù)特點出發(fā)，對基于人工智能理論的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)以及具體應(yīng)用進

2、行了分析，希望能為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用提供借鑒?！娟P(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)安全 人工智能 計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 具體應(yīng)用人工智能技術(shù)作為一門應(yīng)用型且跨學(xué)科的科學(xué)，涉及內(nèi)容復(fù)雜，主要包括心理學(xué)、計算機學(xué)科、控制論、神經(jīng)生理學(xué)以及語言學(xué)等，具有在虛擬網(wǎng)絡(luò)中脫離人工處理、人工控制信息以及人工編輯的功能。不僅是現(xiàn)代化電子工程中的中樞機構(gòu)與重心，也是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)途徑。進入二十一世紀后，我國大部分企業(yè)開始加大新技術(shù)、新工藝的研發(fā)，拓寬工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，為自身生產(chǎn)經(jīng)營的轉(zhuǎn)型做出努力，以研發(fā)出人工智能技術(shù)并加以應(yīng)用。從2010年以來，我國自行研發(fā)與引用國外的人工智能技術(shù)，并成功應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)中的案例已經(jīng)超過數(shù)十萬，改善

3、了我國人們生活基礎(chǔ)元素，為將來科學(xué)技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶來了新的機遇。1 當(dāng)前我國計算機網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀與人工智能技術(shù)特點1.1 計算機網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀分析計算機網(wǎng)絡(luò)安全是每一為公民都應(yīng)了解和維護的職責(zé)，人們在享受網(wǎng)絡(luò)帶來的方便同時，個人信息和財產(chǎn)安全也遭受威脅。具體可從以下幾方面進行分析：（1）當(dāng)用戶使用計算機網(wǎng)絡(luò)時，瀏覽相關(guān)網(wǎng)站，這時網(wǎng)頁會自動跳出一些與所需信息無關(guān)的廣告，向用戶傳達信息以干擾用戶的使用。（2）當(dāng)用戶在下載相關(guān)信息數(shù)據(jù)過程中，極易下載有病毒的信息數(shù)據(jù)，一旦將病毒下載并保存到電腦后，不僅不能正常使用，還會給電腦硬件設(shè)備造成威脅，讓電腦長期處在“危險”狀態(tài)中。（3）不法分子故意侵入用戶系統(tǒng)，傳播木

4、馬病毒和編寫病毒代碼，篡改信息數(shù)據(jù)，以擾亂正確的信息源代碼。從這些跡象表明，這些不良信息的出現(xiàn)，是網(wǎng)絡(luò)黑客和不良商家受利益驅(qū)使，為了獲取相應(yīng)利益，在網(wǎng)絡(luò)上傳播病毒，導(dǎo)致密碼賬號泄露、篡改數(shù)據(jù)信息、用戶無法登錄和網(wǎng)絡(luò)端口故障問題普及，給計算機網(wǎng)絡(luò)安全使用造成威脅。1.2 人工智能技術(shù)的特點在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全管理領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，緩解網(wǎng)絡(luò)管理工作人員的壓力，提升網(wǎng)絡(luò)管理效率。與傳統(tǒng)計算機網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)相比，人工智能技術(shù)的使用無論是從速度、效率，還是可操作性方面均有明顯提升，具體體現(xiàn)在以下幾方面：（1）具有處理模糊信息能力。由于計算機網(wǎng)絡(luò)中存在許多不確定和無法預(yù)

5、知的模糊信息，因此應(yīng)用人工技能技術(shù)，能夠通過模糊邏輯的推理模式對信息進行處理，提升處理信息能力。（2）具備學(xué)習(xí)能力與處理非線性能力。人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全處理模式不同，具有學(xué)習(xí)能力與處理非線性能力等特點，因為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有海量且復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)，要想從這些信息中獲取有效數(shù)據(jù)信息，必須從學(xué)習(xí)入手，推理出簡單信息，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能滿足這一要求。（3）計算成本投入較低。人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要是通過控制算法進行計算，能夠一次性完成計算任務(wù)，減少資源消耗量，實現(xiàn)綠色節(jié)能同時，提升網(wǎng)絡(luò)計算的速度。2 基于人工智能理論的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)2.1 異常檢測方法2.

6、1.1 聚類分析聚類分析法是按照樣本集中的樣本特點，建立一種層次型、網(wǎng)格、劃分型、基于模型以及概率密度的模型聚類方法。其中，層次型的作用是層層分解樣本集。劃分型是利用劃分方法，建立數(shù)據(jù)集。網(wǎng)格是將樣本集轉(zhuǎn)變成網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，然后按照單元數(shù)據(jù)來聚類。概率密度是根據(jù)數(shù)據(jù)集鄰近區(qū)域的密度，設(shè)定閾值，即可進行聚類。基于模型則是先建立假設(shè)模型，并按照樣本集收集的數(shù)據(jù)和模型來聚類。2.1.2 克隆選擇法克隆選擇法即是按照生物學(xué)的免疫系統(tǒng)，建立的一種克隆選擇算法?？寺∵x擇法集凈化搜索、全局搜索、隨機搜索以及局部搜索為一體的克隆算子，具有收斂速度高的特點。2.1.3 克隆選擇模糊聚類算法基于克隆選擇模糊聚類算法的工

7、作流程為：對抗體群落進行初始化克隆操作免疫基因操作克隆選擇操作克隆死亡操作一步迭代算子抗體編碼。即是抗體群落經(jīng)過初始化后，形成：親和度的計算公式為：并對其進行判斷，確保符合一步迭代終止要求；然后執(zhí)行克隆操作獲得a'（k），免疫基因操作為a''（k），克隆選擇操作為新的抗體群a（k+1），等到滿足克隆死亡操作：再次執(zhí)行親和度，達到 后，即可返回一步迭代，完成判斷工作。2.2 證據(jù)組合規(guī)則2.2.1 規(guī)則思路計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全管理對證據(jù)收集具有重要意義，但是由于證據(jù)信息具有不確定與多樣化影響因素，因此要想確保信息收集完整、可靠及高效，需要制定基于交補分擔(dān)準則的證據(jù)組合規(guī)則

8、，建立一個證據(jù)信息集合x與y，并對集合的文氏圖進行繪制，從而獲取有效數(shù)據(jù)，找出數(shù)據(jù)信息中的沖突問題與局限問題，并采取有效措施予以處理。集合x與y的交補關(guān)系可劃分為xcyc、xcy、xyc、xy等四種方法；設(shè)置步驟為：使用二進制0、1代表x、y的原集與補集，xy代表（11）2；xcyc表示外部部分不予分配；xcy代表（01）2；而xyc代表（10）2。并在焦元x與y設(shè)置證據(jù)信息e1與e2，然后利用m1（x）與m2（2）對集合x、y的bba進行區(qū)分，以提升安全管理效率。 2.2.2 信度平均交補分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則與比例均衡交補分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則相比，信度平均交補分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則具有明顯優(yōu)勢：可在1和2

9、方法中，選取其中任何一種方法進行運算。例如比例均衡交補分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則1，20，1，而信度平均交補分擔(dān)證據(jù)組合規(guī)則則是設(shè)定xy=，1=2=0；若xy=；yx=，2=1，或者是1=2=0.5。2.3 p2p信任管理模型2.3.1 節(jié)點的bba建模根據(jù)數(shù)據(jù)信息形式，將其劃分為兩種類型，包括：信任文件（g）與惡意文件（m），并加以識別框架。設(shè)節(jié)點i，推薦節(jié)點j的信譽信息置信度為，且，選擇任意節(jié)點ri對的支持強度為：假設(shè)節(jié)點j的推薦節(jié)點為n個，能形成n個和j交互后對g，m支持的推薦證據(jù)。2.3.2 證據(jù)的預(yù)處理證據(jù)的預(yù)處理即是對某個證據(jù)源的證據(jù)和證據(jù)之間的一致性進行檢測，以提升證據(jù)的可信度。具體表現(xiàn)在

10、以下幾方面：事先對每個焦元屬性的可能進行檢測，然后通過收集證據(jù)來獲取焦元可能性的支持度，最后對證據(jù)的可信度進行診斷。即是焦元的可能性支持程度越高，證據(jù)收集的可信度越高；相反，證據(jù)收集的可信度越小。2.3.3 對p2p信任模型進行計算基于改進證據(jù)組合規(guī)則的p2p信任模型計算的工作流程為：開始置信度的確定對計算基本信息進行分配預(yù)處理法和去相關(guān)算法的使用證據(jù)信息的融合對評判節(jié)點信任度進行綜合。即是利用識別框架對信任文件與惡意文件的置信度進行確認，并對文件類別進行計算，以獲得推薦信息的基本信度分配函數(shù)，然后使用預(yù)處理算法與信度去相關(guān)算法過濾干擾信息，讓各個證據(jù)之間保持獨立。最后通過信度平均交補分擔(dān)證據(jù)

11、組合規(guī)則錄入推薦信息，并按照信任度評價方法對節(jié)點信任點進行判斷，從而形成完整的p2p信任模型。3 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的具體應(yīng)用3.1 網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成網(wǎng)絡(luò)和計算機等高科技技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，使得人工智能在工程內(nèi)的設(shè)計要求與原則被再次改寫，主要原因是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計算機技術(shù)的出現(xiàn)，為計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展創(chuàng)造有利條件，讓人工智能技術(shù)從具象發(fā)展轉(zhuǎn)變成宏觀發(fā)展，由原始定向數(shù)據(jù)處理和改革向大批量、高頻率和高密度處理數(shù)據(jù)信息方向轉(zhuǎn)變，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成。例如在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全管理方面，可利用人工智能技術(shù)在管理操作界面上錄入“防火墻”指令，對不良信息的干擾影響進行攔截、屏蔽和

12、清楚，一旦系統(tǒng)檢測出“不良郵件”，會自行將攔截信息發(fā)送到檢測中心，如果郵件的安全屬性出現(xiàn)疑問或者是不合格問題，將會被納入到不安全郵件范圍內(nèi)?？梢姡悄芑刂撇粌H體現(xiàn)在處理信息數(shù)據(jù)的水平上，還體現(xiàn)在工人智能技術(shù)的應(yīng)用范圍上，只要計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用程序需要，人工智能技術(shù)的運行系統(tǒng)即可根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用規(guī)則與標準，進行智能操作。3.2 修繕設(shè)計網(wǎng)絡(luò)管理工作要想設(shè)計出高效、便捷和通達的信息通道，建立智能化控制能力的工程結(jié)構(gòu)雛形，人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有重要作用。具體表現(xiàn)為技術(shù)改革作為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的不然趨勢，為迎合發(fā)展環(huán)境與歷史背景，可通過人工智能技術(shù)來修繕設(shè)計網(wǎng)絡(luò)管理，以提高設(shè)計工作效率。此外，

13、應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠快速處理、分析數(shù)據(jù)信息的有效性，從而提升技術(shù)檢測的精確度。例如在信號設(shè)計和系統(tǒng)設(shè)計工作中，應(yīng)用人工職工技術(shù)修繕設(shè)計網(wǎng)絡(luò)管理，需要結(jié)合信息分解和系統(tǒng)分析技術(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)，充分利用人工智能的專家知識庫，輸入有關(guān)的結(jié)語，對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)進行管理、評價，以解決該領(lǐng)域存在的問題，從而提升計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)總體管理效率。3.3 模式識別模式識別即通過計算機，利用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來對模式（環(huán)境與客體的統(tǒng)稱）的自動處理和判讀進行研究，例如使用計算機實現(xiàn)文字、聲音、物體的自動識別，這也是開發(fā)智能機器的一個關(guān)鍵突破口。對人類使用者而言，最重要的是通過聽覺器官和視覺氣管來獲得聲學(xué)和光學(xué)信

14、息，這也是人工智能模式識別的兩個忠告方面，例如目前市場上常見的光學(xué)字符識別系統(tǒng)（ocr），語音識別系統(tǒng)等代表性產(chǎn)品，這些模式識別最顯著的特征就是具備高速、準確、高效的優(yōu)點，與人類自學(xué)習(xí)過程類似，例如“漢字識別”：首先將漢字進行圖象分析處理，將其主要表達特征與漢字代碼存儲到計算機當(dāng)中，類似于教師教我們?nèi)绾螌⑦@個字的讀法、寫法、意思等知識存儲進大腦，這一過程叫做“智能訓(xùn)練”或“自學(xué)習(xí)”，識別過程就是將輸入或掃描的漢字圖象進行處理后與計算機中所存儲的所有漢字進行比較，以最相近的字作為識別結(jié)果，這一過程即“匹配過程”。3.4 提升計算機網(wǎng)絡(luò)的功能為了提升計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的功能，人工智能技術(shù)可根據(jù)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)

15、，結(jié)合多樣化的生產(chǎn)功能標準，設(shè)置與人工智能不同的交互結(jié)合體，形成設(shè)計工程的技術(shù)結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)工程的智能化。例如人工智能技術(shù)中的agent技術(shù)，能夠在計算機操作系統(tǒng)中利用知識資源庫與數(shù)據(jù)庫提供權(quán)威性和完整的評價指標與對比數(shù)據(jù)，并借助通訊軟件對計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運行進行監(jiān)控，將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的資源全部輸送到系統(tǒng)操作界面上，為操作目標與任務(wù)提供服務(wù)，以拓展計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用的功能影響，從而達到提升解釋推理工作質(zhì)量與水平的目的。4 結(jié)束語綜上所述，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域中，對各行各業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。而人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，要想提升計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的質(zhì)量，充分發(fā)揮計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

16、功能，必須根據(jù)具體情況，在基于人工智能理論的計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，將其靈活運用到網(wǎng)絡(luò)多渠道信息處理和合成和修繕設(shè)計網(wǎng)絡(luò)管理工作中，提升計算機網(wǎng)絡(luò)的功能，從而為人們提供更多的人性化與智能化服務(wù)。參考文獻1肖繼海.基于人工智能理論的網(wǎng)絡(luò)安全管理關(guān)鍵技術(shù)的研究j.電腦開發(fā)與應(yīng)用，2014，v.27；no.242（10）：35-37.2馬越.探討人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用j.計算機光盤軟件與應(yīng)用， 2014（22）：43-44.3王垂祺.人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用j.信息與電腦：理論版， 2015（14）：74-75.4阮金波.人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用探究j.工程技術(shù)：引文版， 2016（11）：00310-00310.5孫曉霞.人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用探究j.網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用， 2016（3）：99-99.6吳振宇.試析人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用問題j.網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2015