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人工智能在计算机网络技术中的应用研究 　　【关键词】人工智能 计算机网络技术 应用 　　人工智能即机器智能，即对人的意识、行为、思维信息过程等进行模拟，使及其具有人工智能功能，进而代替人完成危险性、复杂性或机械性突出的任务，提升工作的效率和质量，将人工智能应用于计算机网络技术中与人工智能自身的优势具有密切的关系。 　　1 人工智能应用于计算机网络技术中的可行性分析 　　首先，人工智能对不确定信息的处理效果较理想，可对系统资源呈现的局部或全局实时、变化状态进行掌握和跟踪，在对获取信息进行处理的基础上可以实现实时向用户提供有效的信息功能；其次，人工智能的协作能力较突出，在对有效资源整合基础上实现资源的合理共享和传输，将其应用于网络管理中，可有效的提升其工作的效率和效益；再次，人工智能凭借其学习能力和推理能力的优越性，有利于网络智能化护理中信息处理效率和质量的提升。另外，人工智能在记忆能力方面的优势，有利于信息库的建立，在推动网络管理水平提升方面作用突出；除此之外，人工智能在处理非线性问题、计算资源消耗等方面也具有优越性，所以将人工智能应用于计算机网络技术中具有可行性。 　　2 人工智能在计算机网络技术中的应用 　　2.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用分析 　　现阶段计算机网络安全管理技术主要表现在防火墙、入侵检测和反垃圾邮件系统三方面，所以在实践中尝试将人工智能应用于以上方面，智能防火墙主要应用智能化识别技术，利用统计、概率等计算方法将存在文献的信息数据识别并处理，使计算机网络管理技术原本的大量计算被舍去，网络安全管理的效率也大幅提升，不仅将有害信息及时的拦截和限制，而且安检效率也明显增加，使普通防火墙拒绝服务攻击的缺陷得到弥补，有效的遏制了高级入侵和病毒传播。而智能型反垃圾邮件系统其以威胁计算机网络安全的垃圾邮件作为防御的主要对象，其虽然具有开启式扫描和分类提供、危险预警等功能，但其保护的范围具有局限性。入侵检测是网络计算机安全管理的核心，对其应用人工智能具有显著的效果，通常情况下入侵检测需要通过数据采集、数据减少、行为分类、报告反映四个阶段完成，现阶段应用于入侵检测的人工智能主要包括以下几种： 　　2.1.1 规则产生式专家系统 　　此种人工智能现阶段在入侵检测方面应用最为广泛，其建立在专家经验性知识构建的数据库和推理机制的基础上，主要原理是计算机网络安全管理人员事先将已知的入侵特征编码成固定的规则，并将大量的规则构建成数据库，在安全管理的过程中专家系统可自动将审计记录和规则作为入侵检测的判断依据，实现入侵的及时发现，并判断入侵的种类和危害等，可见此项人工智能对提升入侵检测的效率和准确性具有积极的作用，但其建立在已知经验的基础上，检测的范围存在的一定的局限性。 　　2.1.2 人工神经网络 　　此项人工智能建立在人脑学习机能模拟的基础上，所以在容错性、学习能力等方面具有优越性，此项人工智能可以对存在畸变或噪声的输入模式有效的识别，在并行方式的推动下其入侵检测的效率较理想，所以在计算机网络安全管理技术中的应用相对较广泛。 　　2.1.3 数据挖掘技术 　　此技术的应用原理是通过审计程序对网络连接和主机会话的特征进行准确、全面的提取和描述，然后利用此项人工智能对准确捕捉入侵模式的规则或计算机网络正常活动轮廓规则等进行学习和记忆，进而在计算机网络中出现异常检测的情况下，进行有害入侵的准确识别，可见此项人工智能技术充分发挥了自身的记忆功能和学习功能，在提升入侵检测的针对性方面具有较好的效果。 　　2.1.4 人工免疫技术 　　人工免疫技术建立在人体免疫系统的基础上，其主要包括基因库、否定选择和克隆选择三种机制，其可以有效的弥补传统入侵检测在杀毒能力和未知病毒识别等方面的缺陷。例如，在基因库中可以实现基因片段重组、突变，使入侵检测系统对各类未知病毒也可以及时有效的识别，但现阶段基因库的有效建立仍存在现实困难；在否定选择的过程中，先在系统中随机产生一定的字符串，其次在否定选择算法的作用下将与自我匹配的字符串删除，如果其否定选择的正确则被视为合格的监测器，进而逐步完成检测入侵等，此项技术在计算机网络安全管理中的应用仍需要进一步的完善，但应用价值巨大。 　　2.1.5 自治AGENT技术 　　此项技术是人工智能向面向对象技术方面发展的成果，其通常被作为底层数据收集和分析的结构，在基于自治Agent的入侵检测系统框架中每台被监控的主机都可以视为IDS系统，此技术在学习能力、适应能力、自主能力、灵活性和兼容性等方面均较突出，所以此项技术不仅可以有效的检测入侵，而且可以对入侵的影响范围有效的控制，在应用的过程中对环境的依赖性较低，可推广应用。 　　2.1.6 数据融合技术 　　此项技术建立在