计算机网络技术中人工智能的应用

计算机网络技术中人工智能的应用

赵静

370181198611272421

摘要：信息技术的应用，能够为诸多领域提供强大动力。人工智能的出现，对人们的生活和社会的进步起到了很大的促进作用。通过深入分析和研究，可以发现，人工智能技术还有很大的发展潜力，加强对这方面的研究，对于促进社会的进一步发展意义重大。

关键词：计算机网络；人工智能；网络资源

中图分类号：TP18

文献标识码：A

引言

社会经济的逐步发展增加了数据信息量，使计算机系统在实际运行中易出现工作效率低、网络瘫痪等情况，无法满足正常运行需求。以此，相关工作人员将人工智能技术应用于计算机网络系统，能够随时对数据信息进行整理和剖析，处理计算机网络系统中的不足，从而对计算机网络系统进行改革，提高计算机网络技术应用的安全性和可靠性，促进计算机网络技术的健康发展。

1计算机网络技术中人工智能的应用优势

1.1保证大数据处理安全性

计算机网络通信技术被广泛应用于各领域中，并且具备明显主导作用。在此技术影响下，无论是日常生活还是工业生产，都有大量数据要进行处理。利用系统数据挖掘、整合和分析，在现有数据中对有价值的数据进行提取。通过企业大数据角度分析，数据更新比较快，并且具有大量重要数据源。在出现新数据源和格式之后，为计算机信息网络安全带来一定的威胁。所以，要使用大数据技术对过程的安全性进行保证。

1.2有利于提高计算机网络技术的管理水平

从严格意义上来讲，计算机网络技术管控实质上是一种涉及内容多、涵盖范围广的工作，目前主要应用人工方式对计算机网络技术进行管理，在此过程中需要耗费大量的时间与精力，并且对一些复杂问题进行处理时极易出现工作失误，对数据信息管理质量产生不良影响。而引入人工智能技术则可以规避此类问题，取代传统人工操作模式，人工智能技术具备相对较强的智能管理能力，可以结合大数据技术实现对信息数据的高效化处理，一方面可以切实降低网络数据库管理工作方面的失误率；另一方面，还可以使计算机技术管理水平得到进一步提升。

1.3改进人工神经网络

人工神经网络能够对人类大脑思维模仿，对数据进行处理和操作。在应用人工神经网络的过程中，具备较强容错能力和兼容性。其次，人工神经网络的学习能力也比较强，尤其是在互联网环境中，能够快速适应对数据的全天候监控。

2计算机网络技术中人工智能的应用

2.1数据挖掘和保护

在大数据时代中，大体量数据信息对于计算机网络运行具有高负荷的需求，要想对数据信息进行保护处理，就要对计算机网络中数据的价值特征和传输属性进行分析，保证不同类别数据的处理能够满足主体网络运行需求。传统数据挖掘是网络连接主机，根据既定程度实现数据信息的处理。在此过程中，无法对数据信息进行安全性防护，如果外界协议中计算机主机内部具有网络病毒，就会出现严重安全风险。人工智能技术是对于原本数据库功能，对数据信息本体价值进行挖掘，根据智能驱动理念和人脑思维结合，实现既定网络结构的全方位检测，使计算机网络技术使用中实现数据信息一体化防控处理。

2.2计算机网络管理与系统评价

在应用计算机网络技术的过程中，通过网络管理与系统评价工作可以把计算机网络技术与部门进行“连接”，实现信息共用共享，切实改善信息交流管理工作效率。目前的计算机网络管理与系统评价主要是通过人工方式完成，极易受到操作者主观因素的不良影响，并且其中也存在诸多不合理的行为。而引入人工智能技术之后，可以使计算机网络技术的应用水平得到进一步提高，为网络管理与系统评价提供重要的技术支撑。应用人工智能技术后可以使计算机系统实现故障自主诊断、信息反馈与计算等多项功能，以此压缩计算机系统管理工作的总体成本，同时还可以帮助用户妥善处理计算机应用方面所存在的各类问题，对计算机系统的整体运行情况进行综合性评估，对计算机网络系统的整体运行状态进行精准把控，若计算机遭受黑客或病毒广告的侵袭，人工智能技术将会及时发出相应的指令操作，以此确保网络系统运行的安全稳定性。例如：专家知识数据库技术实质上是一个人工智能在计算机技术领域的一种应用体现，专家知识数据库主要是利用知识直接积累或者间接积累的形式来对计算机网络系统进行编码处理，以此确保计算机管理决策得到专家的支持，由此针对专家实施科学化的管理以及评价。通过专家知识库技术可以对计算机网络系统的中各个网络架构进行综合性分析、评判，及时找出功能方面的不完善之处，利用专家知识库技术对计算机系统进行完善、优化，以此提高计算机网络技术的应用水平。

2.3网络安全识别技术

在人脸识别系统运行的过程中：首先，要利用摄像头与人脸图像进行智能化的搜索，并且收集用户的静态图像。通过人脸检测对图像进行预处理，在进行处理的过程中为了对人脸特征进行区分，就要标记图像人脸的大小和位置。对人脸特征进行区分，并且提供有用数据。比如，在进行处理时对人脸结构和不同模式的特征进行提取，提高人脸检测效果；其次，对人脸图像预处理并且分析，提取图像的深度特征，实现人脸图像数据的转变和建模，从而对人脸模型进行创建；最后，利用系统识别人脸图像，对人脸模板和特征进行提取，然后与数据库中的人脸数据特征相结合，在匹配过程中对阈值进行设置，并且提取阈值范围的结果对比，识别人脸身份信息。利用神经网络模型压缩参数量，能够使检测效果得到提高，并且降低检测时间。以参数权限开展有效判断，避免网络中出现无效的节点和参数，全面提高整体的识别效率。

2.4计算机网络安全支付

人工智能技术应用于网络支付系统能够识别欺诈行为，对交易安全进行保护。之后，全面分析企业的交易数据，提高识别欺诈行为的效率。全面搜索欺诈等行为，对详细信息进行标注，避免威胁到用户的安全性。在使用时要以数据创建节点，对节点动态权限和重要性进行判断，实现保护网络的创建。使用人工智能技术，促进支付数字化的转型，使金融业务得到发展，使用户账号保护与支付安全得到强化。利用支付功能规划和升级，实现完全产品线的创建，对企业用网安全进行保证。比如，阿里巴巴结合人脸支付和物联网，利用智能技术促进智能支付的“去手机化”发展。在用户支付过程中需要手机识别，使用体验感得到提高，并且还能够使智慧支付效果得到提高，促进企业发展。

2.5计算机系统升级

在对计算机硬件系统、软件系统进行升级改造的过程中，引入人工智能将可以进一步提高计算机网络运行过程中的稳定性。所以，若想加快推动计算机网络技术实现高效化发展，应当高度注重人工智能技术在计算机系统升级方面的应用价值，在对计算机系统进行升级改造前，人工智能技术可以向使用主体发出提醒信号，以便使用户结合个人需求完成系统升级与优化。另外，用户还可以基于人工智能技术对计算机软件系统、硬件系统进行自主分析，及时找出软件系统与硬件系统中的问题，制定科学、合理的优化措施，以此提高系统升级工作的安全稳定性。

结束语

在大数据时代中，海量数据信息会使网络压力增加，人工智能技术的使用能够为数据信息提供可控化管理策略，和不同驱动场景结合列出数据信息，使其能够根据既定程序对操作进行执行，提高计算机网络的驱动能力，人工智能技术在未来发展过程中，能够根据符号处理、大脑模拟、集成方法和统计学法使空间、时间的局限性打破，从而促进行业的发展。

参考文献

[1]王艳芳,穆红涛.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].技术与市场,2022,29(11):85-87.

[2]杨泉.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术,2022,51(10):104-105.

[3]邹易奇.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技与创新,2022(20):179-181.