時間：2023-11-24 11:13:18
序論：在您撰寫網絡安全與人工智能時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變為現實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術為核心驅動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業和個人都在經受著前所未有的挑戰，但挑戰與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關的機器學習、超級計算、云端服務、網絡安全等前沿領域的發展現狀及方向，總結這些企業在智能時代下的應對之策及成功經驗，為之后企業的發展轉型等提供了很好的參考借鑒。
作者簡介
余來文，江西財經大學應用經濟學博士后、博士生導師、創業導師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業智慧評論》和《創業管理評論》出品人，并任江西財經大學、江西師范大學、江西理工大學、香港公開大學、澳門城市大學、亞洲城市大學等外聘MBA課程教授或創業導師。曾在海王集團、遠望谷股份、飛尚集團等公司工作，歷任副總經理、總經理等職務，為大潔王集團、南華西集團、銅川礦務局、陜西煤業集團等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學》《北大商業評論》《銷售與管理》《中國經營報》《CHINA DAILY》以及人大報刊復印資料轉載等雜志報紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯與數據應用》《分享經濟：網紅、社群與共享》《共享經濟：下一個風口》《互聯網：商業模式顛覆與重塑》《商業模式創新》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式：互聯網思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財經大學管理學博士，現為閩南師范大學商學院副教授，福建省“新世紀”人才。先后在《系統管理學報》《經濟管理》《國際貿易》《當代財經》《中國社會科學報》《中央財經大學學報》《現代管理科學》等國內核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時代：人工智能、超級計算與網絡安全》《電子商務：分享、跨界與電商的融合》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式運營與管理》《物流學》《財務管理》和《會計學》等圖書。主持福建省級課題4項，先后參與國家自然科學基金項目等省部級以上課題9項，參與詔安縣農業和扶貧“十三五”規劃編制工作。主要研究方向為物流與供應鏈管理、產業互聯網、企業商業模式。
目
錄
1 第1章 智能時代
2 開章案例
6 1.1開啟智能時代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能時代之認知顛覆
18 1.1.3人工智能——工作“終結者”
19 1.1.4新產業的催生——“智”家幫的興起
25 1.2迎接嶄新的智能社會
25 1.2.1“數字化”——智能社會的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”
27 1.2.3“網絡化”——智能社會的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時代”
32 1.3智能生態——智能時代的終極奧義
32 1.3.1傳統工業邏輯的顛覆式創新
36 1.3.2人人創造，智能時代新分子
37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未來人工智能生態圈
42 1.4智能時代的內核
42 1.4.1人工智能之先發“智”人
45 1.4.2超級計算之千手“算”音
46 1.4.3云端服務之無上“云”法
47 1.4.4網絡安全之“安全”衛士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 開章案例
62 2.1人工智能：讓機器更聰明
62 2.1.1人機大戰：阿爾法狗與柯潔
64 2.1.2人工智能與智能機器人
67 2.1.3機械思維向左，智能思維向右
68 2.1.4人機融合：超人類智能時代
72 2.2人工智能新認知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是數據，而非程序
77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能時代
82 2.3大數據與人工智能
82 2.3.1數據驅動智能革命
85 2.3.2數據挖掘：從大數據中找規律
86 2.3.3大數據的本質：數據化
89 2.3.4大數據——人工智能的永恒動力
90 2.4人機融合：連接未來
93 2.4.1人工智能之“星際迷航”
95 2.4.2機器學習與人工神經網絡
96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學習
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人機融合：未來ING
104 章末案例
109 第3章 超級計算
110 開章案例
114 3.1大話超級計算機
114 3.1.1 超級計算知多少
115 3.1.2 從數據到超級計算的飛躍
117 3.1.3 大千世界，“數”在掌握
119 3.1.4 數據流——“超算流體”
122 3.2時代新寵——超級計算機
123 3.2.1 超級計算，未來國之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大國超算之超常發展
132 3.3超級管理
132 3.3.1 數據收集——“超管”之“核基礎”
132 3.3.2 數據存儲——“超管”之“核聚變”
133 3.3.3 數據處理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超級計算安全
137 3.4表演時間：超算之應用舞臺
137 3.4.1 互聯網應用：“互聯”的二次方
140 3.4.2 電子政務應用：政務“超算”跨時代
141 3.4.3 精準醫療應用：超算醫療，快，準，狠
145 3.4.4 智能交通應用：數據出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投資應用：“超算”致富經
149 3.4.6 新零售應用：“超”未來，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服務
160 開章案例
164 4.1云服務——“云”上境界
164 4.1.1 走進“云”化時代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云計算推動“團隊”
173 4.2直擊云計算
174 4.2.1 云計算為何物
178 4.2.2 云計算從哪里來
179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能
181 4.2.4 云計算未來規模
183 4.3雙重界：云計算與虛擬網絡
183 4.3.1 云計算與虛擬網絡關系
184 4.3.2 云服務之“虛化”技術
189 4.3.3 虛擬服務器——“虛化”技術承載終端
193 4.3.4 多云大融通——云存儲設備
195 4.3.5 有備無患——云資源備份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強音
207 4.5云應用——“云端”的機智強大
207 4.5.1 云應用：極致“云”風暴
210 4.5.2 云應用、云服務與云計算
211 4.5.3 AI云運用=“云端”最強音
212 章末案例
218 第5章 網絡安全
219 開章案例
223 5.1直擊網絡安全
223 5.1.1 計算機安全——21世紀的重點“安全區”
224 5.1.2 網絡安全：居安思危，嚴陣以待
227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的網絡安全
229 5.2.1 網絡安全之認知“大充電”
232 5.2.2 網絡安全風險之危機四伏
236 5.2.3 網絡安全的“威脅危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3網絡“歪腦筋”：犯罪與黑客
243 5.3.1 網絡犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊
247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠
250 5.4無處不在的安全管家——網絡安全管理
250 5.4.1 網絡安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系統：守口如瓶，從一而終
256 5.4.3 智能防火墻——安全防護之智能乾坤
260 5.4.4 網絡安全未來式：量子通信
264 章末案例
270 參考文獻
在為人們提供便捷服務的同時，互聯網應用也存在很多安全問題及威脅，如計算機病毒、變異木馬等，利用大規?；ヂ摼W集成在一起產生的漏洞攻擊網絡，導致數據泄露或被篡改，甚至使整個網絡系統無法正常運行。隨著網絡接入用戶的增多，互聯網接入的軟硬件資源也更多，因此對網絡安全處理速度就會有更高的要求，以便能夠提高木馬或病毒處理速度，降低網絡病毒的感染范圍，積極的響應應用軟件，具有重要的作用和意義。
2網絡安全防御技術應用發展現狀
目前，人們已經進入到了“互聯網+”時代，面臨的安全威脅也更多，比如木馬病毒、DDOS攻擊和數據盜竊等?；ヂ摼W受到的攻擊也會給人們帶來嚴重的損失，比如勒索病毒攻擊了許多的大型跨國公司、證券銀行等，到這這些政企單位的辦公電腦全都發生了藍屏現象，用戶無法進入到操作系統進行文件處理，勒索病毒要求這些單位支付一定額度的贖金才可以正常使用系統，導致許多公司損失了很多的資金。分布式服務器攻擊（DDOS）也非常嚴重，模擬大量的用戶并發訪問網絡服務器，導致正常用戶無法登陸服務器。因此，為了提高信息安全，人們提出了防火墻、殺毒軟件或訪問控制列表等安全防御技術
2.1防火墻
防火墻是一種比較先進的網絡安全防御軟件，這種軟件可以設計很多先進的規則，這些規則不屬于互聯網的傳輸層或網絡層，可以運行于互聯網TCP/IP傳輸協議棧，使用循環枚舉的基本原則，逐個檢查每一個通過網絡的數據包，如果發現某個數據包的包頭IP地址和目的地IP地址及包內容等存在威脅，就可以及時的將其清除，不允許通過網絡。
2.2殺毒軟件
殺毒軟件是一種非常先進的程序代碼，其可以查殺網絡中存在的安全威脅，利用病毒庫中一些收錄的病毒或木馬特征，判斷互聯網中是否存在這些類似的病毒或木馬。殺毒軟件采用了很多技術，如主動防御、啟發技術、特征碼技術、脫殼技術、行為分析等，這些都可以實時的監控訪問互聯網的運行狀態，確保網絡正常使用。目前，許多大中型企業都開發了殺毒軟件，比如360安全衛士、江民殺毒、騰訊衛士、卡巴斯基等，取得了顯著的應用成效。
3基于人工智能的網絡安全防御系統設計
3.1系統功能分析
基于人工智能的網絡安全防御系統利用機器學習或模式識別技術，從互聯網中采集流量數據，將這些數據發送給人工智能模型進行分析，發現網絡中是否存在網絡病毒。具體的網絡安全防御系統的功能包括以下幾個方面：
3.1.1自動感知功能
自動感知是人工還能應用的一個重要亮點，這也是網絡安全系統最為關鍵的功能，自動感知可以主動的分析互聯網中是否存在安全隱患，比如病毒、木馬等數據片段，利用這些片段特征實現網絡病毒的判斷。
3.1.2智能響應功能
人工智能在網絡安全系統中可以實現智能響應，如果一旦發現某一個病毒或木馬侵入網絡，此時就需要按照實際影響范圍進行智能度量，影響范圍大、造成的損失較多就可以啟用全面殺毒；影響范圍小、造成的損失較少就可以啟動局部殺毒，這樣既可以清除網絡中的病毒或木馬，還可以降低網絡的負載，實現按需殺毒服務。
3.2人工智能應用設計
人工智能在網絡安全防御中的應用流程如下所述：目前互聯網接入的設備非常多，來源于網絡的數據攻擊也非常多，比如DDOS攻擊、網站篡改、設備漏洞等，因此可以利用人工智能技術，從根本上發現、分析、挖掘異常流量中的問題，基于人工智能的網絡安全系統具有一個顯著的特征，這個特征就是利用先進的機器學習技術構建一個主動化防御模型，這個模型可以清楚網絡中的木馬或病毒，能夠有效的避免互聯網受到攻擊，也可以將這些病毒或木馬牽引到一些備用服務器，在備用服務器上進行識別、追蹤，判斷網絡病毒的來源，從而可以徹底根除后患。人工智能在網絡安全防御中引入很多先進的殺毒技術，比如自我保護技術、實時監控技術，基于卷積神經網絡、機器學習、自動審計等，可以自動化快速識別網絡中的病毒及其變異模式，將其從互聯網中清除，同時還可以自我升級服務。
4結束語
目前，互聯網承載的應用軟件非常多，運行積累了海量的數據資源，因此安全防御系統可以引入數據挖掘構建智能分析系統，可以利用人工智能等方法分析網絡中是否存在一些病毒特征，即使這些病毒特征發生了變異，人工智能處理方法也可以利用先進的機器學習技術發現這些病毒的蹤跡，從而可以更加準確的判斷病毒或木馬，及時的啟動智能響應模塊，將這些病毒或木馬清除。人工智能在查殺的時候還可以按需提供服務，不需要時刻占據所有的負載，提高了網絡利用率。
參考文獻
[1]于成麗,安青邦,周麗麗.人工智能在網絡安全領域的應用和發展新趨勢[J].保密科學技術,2017(11):10-14.
[2]王海濤.基于大數據和人工智能技術的信息安全態勢感知系統研究[J].網絡安全技術與應用,2018(03):114-115.
摘要
人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用?？偠灾?，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。
1人工智能技術的優勢分析
1.1具有比較強的學習推理能力
網絡環境的治理必須要依靠先進的網絡技術，這就需要人工智能技術充分發揮其自身的作用.傳統意義上，我們會認為網絡安全的保障工作主要是實現預防和控制之間的相互協調，并不會對相關措施的學習和推理能力進行關注，這雖然能解決基本的安全防御問題，但是并不能從根本上對網絡安全提供保障.基于傳統防治方式的局限性，這就會導致網絡信息處理存在較大的不確定性.但是，在應用人工智能技術后，完全可以解決這種弊端，真正意義上實現了網絡防御與理論知識的有機結合，使網絡防御手段具備了基本的學習和推理能力.同時，我國互聯網網民的數量呈現出比較快的增長速度，這也會產生大量的處理數據，增加了網絡安全防御的難度系數.人工智能技術在發揮其學習推理能力后，就能夠提高信息數據的處理效率，對維護我國的網絡環境安全具有重要作用.
1.2強大的模糊信息處理能力
眾所周知，人工智能技術在網絡安全的防御過程中扮演著重要的角色，這也就決定了人工智能技術的重要價值.人工智能技術應用后，可以充分發揮其自身所具備的模糊信息處理能力，提高傳統網絡安全防御中我們所面臨的處理不確定性和不可知的問題處理能力.我們的網絡運營環境基本都是處于比較開放的環境中，所以會使多種數據信息的傳播速率不斷加快，再加上互聯網的溝通和互聯功能，這就會使得很多信息無法確定，網絡安全的管理工作顯得格外重要，在進行對信息分析處理的工作中，運用人工智能技術將會事半功倍，結合不準確以及不確定信息來控制管理網絡資源，其信息處理能力頗為出色.
1.3網絡防御協助能力比較強
在上文中已經提到，目前所面臨的網絡環境是呈現復雜狀態的，這就是說，我們的網絡安全防御的保障工作也是復雜的，是一項系統化的工程.我國的網絡環境規模也逐漸的擴大，并且其內在的結構也是更加趨向于復雜，這無形中就給我們的網絡安全防御工作提出了更高的要求.為了有效的避免其存在的誤區，必須要加強各方面措施的協調、協同、協作，充分實現各個防御環節的共同優勢.我認為，人工智能技術應用于網路安全防御中時，需要劃分為三個不同的層次，這也就需要我們實現分層次的管理.一般來講，就是上層管理者對中層管理者實行輪詢監督，中層管理者對下層管理者實行輪詢監督，從而構建起一個完整的工作體系，這也就能夠提升網絡安全防御的質量.
1.4計算的成本比較低
傳統的網絡安全保障體系會在計算過程中耗費大量數據資源，保障的效率也就比較低，這會使整體的網絡安全防御成本比較高，不利于相關部門經濟效益和社會效益的實現.人工智能技術在網絡安全防御中應用后，就有效的規避了傳統防御方式的成本高問題，這是因為人工智能技術能夠利用大量的先進算法，實現精準的數據開發，對相關的數據進行計算，因此在很大程度上提高了各種資源的利用效率，實現了網絡數據的優化配置，這種從成本計算方面有效的降低了軟硬件系統的開發成本，為人工智能技術的深度推廣奠定了堅實的基礎.
2我國的網絡安全防御現狀分析
我國已經進入互聯網信息時代，這主要是得益于互聯網技術的迅速發展，同時，人工智能技術也得到了長足的發展，為計算機網絡信息資源的共享和配置提供了條件.在這形勢大好的基礎下，網絡信息安全出現了負面狀況，嚴重制約著安全、穩定的網絡環境的構建.根據相關部門的統計數據，網絡安全問題對世界經濟產生了比較嚴重的負面影響，它會帶來嚴重的經濟損失，數額高達七十五億美元.并且網絡安全問題一直都是我們的難點，無法從根本上對其進行治理.并且網絡安全問題的發生概率也是比較大的，平均每二十秒就會產生一件網絡安全事件，這些事件或大或小，無不對社會穩定產生負面效應.我國接入互聯網的時間并不是很長，但是發展的速度確實比較快速的.尤其是在近幾年，我國已經步入了互聯網高速發展的階段，互聯網已經融入到各行各業，形成了“互聯網+”的發展業態，這也就為人工智能技術的發展提供了條件.網絡安全問題主要是人為因素所產生的，主要表現在數據信息的泄露，嚴重破壞了網絡環境安全的穩定性和保密性.用戶信息在受到非法入侵后，其所有的信息都會被外界所監聽，并且其信息資源不能正常的進行訪問，多會被非法拒絕或者是訪問延遲.基于此，我們完全可以對我國的網絡安全現狀有一個具體的了解，那么，人工智能技術引入就是大勢所趨，也是未來的一個發展方向，我們需要利用人工智能技術將互聯網打造成一個完整且安全的網絡體系.人工智能在網絡安全領域的應用，可以顯著的提升規則化安全工作的效率，彌補專業人員人手的不足，未來不管是執行層面還是戰略層面，人工智能的應用會更加廣泛，網絡安全的防御也更加智能.
3人工智能技術在網絡安全防御中的具體表現
3.1智能防火墻在安全防御中的應用
我們經常會在電腦系統中看到防火墻的相關設置，這就是人工智能技術在網絡安全防御中的初步應用.防火墻技術是一種隔離控制技術，我們可以在一定基礎上對其進行預定義安全策略對內外網通信強制訪問控制.防火墻技術是一種比較復雜的技術，其自身包含著諸多的子技術，比如包過濾技術和狀態監測技術等.包過濾技術主要是在網絡層中對數據包進行選擇的一種技術，我們可以根據系統的個性化需求對數據包的地址就行分析，最終實現外來信息的檢查，防止負面狀況的發生.同時，狀態監測技術則是基于連接狀態下的一種監測機制，它主要是將所有的數據包當做整體數據流，在此基礎上，形成一種全新的連接狀態，有力的保障了網絡環境的安全.最后，相比于傳統的防御方法，防火墻技術具有著高度的靈活性和安全性，對網絡安全防御具有著重要的作用.
3.2垃圾郵件自動檢測技術在安全防御中的應用
得益于互聯網信息技術，我們對郵箱的使用頻率不斷的增加.在實際的工作過程中，我們經常會收到不同類型的垃圾郵件，這對我們的正常生活和工作造成了不必要的損害.郵件已經成為了我們的信息傳遞的重要溝通橋梁，也是比較正式的溝通方式.但是，在郵件的制作和發送過程中，郵件中存在的漏洞，很可能會被不法分子利用，然后傳遞不正當的信息，不僅可能會給我們造成經濟損失，還肯定給我們造成困擾.人工智能技術應用于網絡安全防御中，垃圾郵件自動檢測技術就能夠發揮其自身的優勢，采用智能化的反垃圾郵件系統，有效的避免垃圾郵件進去郵箱的內部系統，能夠起到全時段檢測的作用.這主要是利用垃圾啟發式掃描引擎，對相關的郵件信息進行分析和統計評分，智能化的對垃圾郵件進行攔截或者是刪除，這就會很大程度上避免了人為的操作，減少了我們的工作量，這也為網絡信息安全提供了保障.
3.3人工神經網絡技術在安全防御中的應用
網絡安全防御過程中，通過人工神經網絡技術就能夠對網絡安全產生積極的作用，并且能夠為網絡安全提供比較重要的保障.人工神經網絡技術具有多方面的積極意義，它的分辨能力是非常強大的，并且其自身會帶有噪音和畸變入侵的分辨模式，能夠完全適應網絡環境的個性化防御功能.人工神經網絡技術是在生物神經網絡的基礎上發展起來的，這就證明其具有重要的靈活度和創造價值，會具有一定程度的學習能力，并且還會具備強大的數據計算能力，還有對數據信息的儲存和共享能力，以上的種種優勢都展現出人工神經網絡技術的水平.它完全可以在自身基礎上建立起完整的時間序列預測模型，對計算機病毒進行有效的識別，使我們能夠得到精確的防御結果，為當前我國的網絡信息安全防御做出了重要貢獻.
結語
綜上所述，人工智能技術在網絡信息安全防御的過程中具有顯著的作用，它能夠有效的規避傳統防御方式的弊端，為新形勢下網絡信息安全保障工作做出了重要貢獻.總之，人工智能技術在網絡安全中的應用是全方位的，是一項系統工程，我們也需要運用綜合的方法，比如明確智能防火墻技術、人工神經網絡技術、垃圾郵件自動檢測技術等在網絡安全防御中的應用，為我國的網絡安全環境提供基本的理論支撐.
參考文獻：
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目前的計算機網絡系統具有一些明顯的特點，包括動態性、高速性、瞬變性等。由于網絡系統的這些特點，對網絡管理技術提出了更高的要求。要保障網絡系統安全高效的運行，必須提高網絡管理技術，包括管理方法和手段。人工智能技術是提高網絡管理技術的重要工具，具有一定的優勢，主要表現在以下幾方面。
1.1具有處理模糊信息能力和協作能力
人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。人工智能技術具有協作能力。計算機網絡無論是在結構上，還是在規模上，都在不斷擴大，這就增加了網路管理的難度，不能采用一刀切的簡單管理模式，而應該采用分級式管理模式，一級一級的對網絡進行監測，為此需要上級與下級進行良好的協作。而人工智能技術具有一種協作分布思維，可以大幅度提高網絡管理的協作能力。
1.2具備學習能力和處理非線性能力
人工智能技術具有很強的學習能力。網絡中的信息是海量的，很多信息和概念都是低層次的、簡單的，但這些信息的背后可能蘊含著非常有價值的信息。要挖掘高層次的、有價值的信息，需要對低層次信息進行學習、解釋和推理，從而獲得高層次的信息。而人工智能技術在解釋、推理信息方面可以發揮重要作用。人工智能具有處理非線性能力。人工智能技術主要作用是讓機器模仿人的智能，人在解決非線性問題方面具有很強的能力，人工智能在這方面的能力自然也不弱。
1.3計算成本低
人工智能在進行計算的時候，對資源的消耗比較小。人工智能運算時主要采用控制算法，這種算法的運算速度非?？?，而且運算效率非常高，利用最優解可以一次性完成計算任務，因此可以節省很多計算資源。使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。
2計算機網絡技術目前存在的問題
計算機網絡技術已經在社會各個領域得到廣泛的應用，隨著經濟社會的發展，這些年來網絡安全事件層出不窮。網絡信息安全日益成為關注的焦點問題，用戶對網絡控制和網絡監視的要求越來越強烈，而人工智能技術可以有效解決這一問題。由于網絡上的信息數據具有不連續、不規則的特點，加上計算機對這些信息數據只能進行邏輯分析和處理，不能判斷其真實性，使得網絡監視和網絡控制的功能有限，因為信息的及時獲得和信息準確度，對于網絡監視和網絡控制是非常重要的。為了從網上海量的信息數據中快速準確地篩選出真實有用的信息，從而加強網絡控制和網絡監視，保障網絡信息安全，就要實現計算機網絡技術的智能化，以此加強網絡安全管理。當今社會中，許多人利用互聯網的虛擬環境進行違法犯罪。靈敏快速的觀察能力和反應能力，對有效遏制這些違法犯罪行為具有重要意義。把人工智能技術和網絡管理有效結合，可以提高網絡管理水平，形成智能化的管理體系，從而使信息數據實現自動化收集，網絡故障實現及時診斷，網絡控制和網絡監視得到有效發揮，用戶的網絡信息安全得到切實的保障。
3計算機網絡技術對人工智能技術的應用分析
在現階段，眾多學者已經達成了共識，計算機網絡技術與人工智能技術之間實現了交互發展，它們相互依賴，相互促進。人工智能技術促進了計算機網絡技術的發展，在計算機網絡技術領域的應用非常廣泛。下面從幾個具體方面探討計算機網絡技術對人工智能的應用。
3.1計算機網絡安全管理
人工智能在計算機網絡安全管理中發揮了重要作用，主要表現在以下幾個方面。3.1.1智能防火墻技術智能防火墻是網絡安全管理的利器。該技術在識別和處理數據時采用智能化的技術，發現有害信息并進行提前攔截，限制其訪問，像墻一樣把其堵在外面。大量的實踐證明，智能防火墻可以有效遏制病毒的入侵和傳播。3.1.2入侵檢測技術入侵檢測是網絡安全管理的核心環節，也是防火墻技術的關鍵部分。該技術利用各種手段方式，對數據進行收集、篩選、處理，自動生成安全報告提供給用戶，使用戶可以在第一時間掌握網絡狀態。專家系統、智能控制等都是重要的人工智能偵測技術。3.1.3反垃圾郵件技術現實生活中，用戶會收到各種垃圾郵件，帶來信息安全問題。智能反垃圾郵件技術可以自動對垃圾郵件進行掃描，并對其進行監測，發現危險郵件會提醒用戶及時清理。這種垃圾防御技術可以有效維護郵件系統的安全。
3.2計算機網絡綜合管理和系統評價
人工智能除了在計算機網絡安全管理方面得到充分的應用，也廣泛應用于計算機網絡綜合管理和系統評價。計算機網絡具有動態性、瞬變性的特點，這給網絡綜合管理增加了阻力。而利用人工智能技術就可以實現對網絡的綜合管理，比如問題解決技術、專家知識庫等。在人工智能理論的指導下，產生一些專家級決策和支持方法，這對信息系統管理很有幫助。人工智能可以積累豐富的專家知識和經驗，形成系統資源編入計算機程序，方便以后對系統進行綜合評價。
4結語
關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；應用探究
關于人工智能技術，通過各領域的發展與應用逐步進入人們的視線，當下人工智能已經在市場上得到充分應用，該技術帶給人類社會生活以一個全新的生活體驗，教會人們如何正確利用計算機網絡技術處理生活中的一些事情。人工智能技術以人性化、智能化為出發點，利用計算機網絡技術的智能化運算，可以幫助人們完成一些程序較為繁瑣、多重復性的計算工作。例如財務會計領域中的財務數據計算工作，利用人工智能技術可以高效、準確地計算出財務數據，在很大程度上幫助財務人員減輕工作負擔。生活中的人工智能系統同樣給著人類社會全新的體驗。于此同時，人工智能在我國工業領域、計算機網絡技術領域中都已經得到了廣泛的應用，并已經受到了來自社會上多個領域的好評。人工智能一直以來都在計算機網絡技術領域有著頗深的造詣，它在計算機網絡技術中的具體應用一直以來都受到了來自各界的關注。
1人工智能的概念
人工智能這個詞匯在當今時代背景下已經成為了一個常見詞匯，該技術的出現給人類社會帶來的作用是顯然可見的。那么什么是人工智能呢？人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，是集研究開發模擬人類行為以及思考能力的一種科學技術，該技術主要以研究人類具體行為為依據，對計算機進行編程，利用計算機網絡技術來實現模仿人的行為、人的思維、人的語言交流能力、人的思考問題的能力等等。新時代背景下，以計算機網絡技術為基礎實現的人工智能在擁有人類智慧的同時還將具備計算機網絡的強大計算能力和執行能力，與人類不同的是，人工智能在使用過程中并不會出現對飲食和睡眠的需求，強大的計算機執行程序使得他們可以長時間按照計算機指令去執行重復的工作。自人工智能誕生以來，伴隨著計算機網絡技術的不斷成熟，人工智能理念與技術都在不斷進步，人工智能所應用到的領域也在不斷擴大。但需要意識到的是在研究人工智能的過程中，必須始終堅著最初的發展理念，堅持以造福人類社會為研究目的，明確人工智并不是人的智能，而是利用高新技術創造出可以像人類一樣思考的智能。就目前的發展而言，人工智能在自我思考這一模塊還缺乏一定的理論性與創造性。相信不久之后人工智能技術將會發展的更加成熟，給人類社會的發展帶來更多的便利。
2人工智能在計算機網絡技術中應用的可行性分析
人工智能之所以能夠被應用到計算機網絡技術領域中，其根本原因在于人工智能具有高度的可行性。它自身具有的獨特特點，使得其可以在運行過程中彌補計算機網絡技術中存在的一些不足和緩解計算機網絡技術存在的局限性問題。首先，人工智能能夠從真正意義上實現對計算機網絡中的一些不確定信息的高效處理，該處理模式更加符合實際情境中的根本需求，使得應用結果較為理想。一旦計算機網絡系統因為一些原因系統資源發生變化時，單一依靠計算機網絡技術很難找到有效的信息，進而獲取到準確的信息數據。但是依靠人工智能就可以解決計算機網絡技術中存在的缺陷，當系統資源發生變化時，利用人工智能可以在短時間內完成對系統資源的掌握和跟蹤任務，進而獲取到相關的系統數據信息，根據查詢到的信息的詳細程度，復原發生變化的系統資源，給客戶提供更具有時效性和真實性的信息化數據。人工智能具備的另一特性是協作能力，這一能力的開發使得人工智能在信息整合處理環節將一些工作中相對其他信息較為有效的信息篩選出來，進而實現信息共享，完成信息傳輸工作，這將會在很大程度上提高日常工作效率。給以人類社會以更好的服務體驗，這種高效的協作能力正是當今時代背景所需要的。人工智能主要以模仿人的思維能力和行為能力為創作源頭，在制作過程中我們對人工智能的要求往往是非常高的，這種情況之下使得當今時代背景之下的人工智能已經具備了特別強大的學習能力與運算能力，這使得人工智能在計算機網絡技術中可以得到更好的應用，在計算機網絡技術中引入人工智能，可以在很大程度上提高計算機網絡程序的推算能力，加強計算機網絡技術中信息處理的效率。人工智能具備了強大的處理問題的能力，這一能力的出現將會給計算機網絡技術的發展帶來很大的促進作用。在日常網絡運營過程中，要想構建一個安全的用網環境，就必須做好系統的安全防護工作。人工智能可以在實現提高網絡管理工作高效性的同時，還能夠有效地檢測好各個網絡環節中的資源應用的安全性，做好系統安全管理工作，使得計算機網絡在保證安全環境的同時提高網絡管理工作的工作質量，這對計算機技術有著很高的要求標準。
3人工智能在計算機網絡技術中的具體應用
3.1人工智能在計算機網絡安全方面的應用
3.1.1在智能防火墻中的應用目前，人工智能在計算機網絡安全方面得到了很好的應用，同傳統的計算機網絡安全防火墻相比利用人工智能所形成的智能防火墻在網絡安全維護工作方面上能夠更好地發揮其智能防護作用。智能防火墻也具備著更高的安檢效率。利用人工智能，我們可以在智能計算機防火墻的設置中增設智能識別技術，這一技術可以更高效率地識別出系統內部的一些數據，進而做好網絡安全防護作用，防止病毒的傳播。
3.1.2入侵檢測的應用作用計算機網絡所處的環境是一個復雜性偏高的環境，入侵檢測往往是計算機網絡安全防護工作的重要組成部分。之所以要提出入侵檢測這一安全防護環節，其目的是為了檢測一些進入網絡系統的信息是否安全，營造一個安全的網絡運行環境。人工智能能夠強化計算機網絡系統的入侵檢測技術，在檢測入侵的過程中，能夠自動對系統內部的進行進行篩選、檢測，并及時形成分析完善的入侵檢測報告。
3.2人工智能在計算機網絡系統管理及評價中的應用
3.2.1人工智能問題求解技術人工智能問題求解技術的出現可以更好地幫助計算機網絡做好系統管理和評價工作，從根本上改變傳統計算機網絡技術中存在的一些不足，進而提高網絡資源的管理效率，增強網絡資源的利用率。在這一環節，智能求解技術可以幫助計算機網絡技術實現自動搜索、分析、求解操作，提高計算機網絡的搜索效率與搜索信息的準確度。能夠從多種同類信息中篩選出更加精確的信息，進而輔助用戶選擇出最優解。
3.2.2專家知識庫技術專家知識庫技術的出現主要是利用現代化人工智能與互聯網技術，將傳統的計算機網絡系統管理和評價經驗進行數據更新化處理，并重新進行網絡編碼、建立全新的數據庫，為了使得數據庫中的知識庫能夠更加專業化，需要同一些經驗成熟的專業進行協商，進而獲取到他們的支持，一同完成健全的計算機網絡系統管理及評價工作的構建工作。
人工智能即機器智能，即對人的意識、行為、思維信息過程等進行模擬，使及其具有人工智能功能，進而代替人完成危險性、復雜性或機械性突出的任務，提升工作的效率和質量，將人工智能應用于計算機網絡技術中與人工智能自身的優勢具有密切的關系。
1 人工智能應用于計算機網絡技術中的可行性分析
首先，人工智能對不確定信息的處理效果較理想，可對系統資源呈現的局部或全局實時、變化狀態進行掌握和跟蹤，在對獲取信息進行處理的基礎上可以實現實時向用戶提供有效的信息功能；其次，人工智能的協作能力較突出，在對有效資源整合基礎上實現資源的合理共享和傳輸，將其應用于網絡管理中，可有效的提升其工作的效率和效益；再次，人工智能憑借其學習能力和推理能力的優越性，有利于網絡智能化護理中信息處理效率和質量的提升。另外，人工智能在記憶能力方面的優勢，有利于信息庫的建立，在推動網絡管理水平提升方面作用突出；除此之外，人工智能在處理非線性問題、計算資源消耗等方面也具有優越性，所以將人工智能應用于計算機網絡技術中具有可行性。
2 人工智能在計算機網絡技術中的應用
2.1 人工智能在計算機網絡安全管理技術中的應用分析
現階段計算機網絡安全管理技術主要表現在防火墻、入侵檢測和反垃圾郵件系統三方面，所以在實踐中嘗試將人工智能應用于以上方面，智能防火墻主要應用智能化識別技術，利用統計、概率等計算方法將存在文獻的信息數據識別并處理，使計算機網絡管理技術原本的大量計算被舍去，網絡安全管理的效率也大幅提升，不僅將有害信息及時的攔截和限制，而且安檢效率也明顯增加，使普通防火墻拒絕服務攻擊的缺陷得到彌補，有效的遏制了高級入侵和病毒傳播。而智能型反垃圾郵件系統其以威脅計算機網絡安全的垃圾郵件作為防御的主要對象，其雖然具有開啟式掃描和分類提供、危險預警等功能，但其保護的范圍具有局限性。入侵檢測是網絡計算機安全管理的核心，對其應用人工智能具有顯著的效果，通常情況下入侵檢測需要通過數據采集、數據減少、行為分類、報告反映四個階段完成，現階段應用于入侵檢測的人工智能主要包括以下幾種：
2.1.1 規則產生式專家系統
此種人工智能現階段在入侵檢測方面應用最為廣泛，其建立在專家經驗性知識構建的數據庫和推理機制的基礎上，主要原理是計算機網絡安全管理人員事先將已知的入侵特征編碼成固定的規則，并將大量的規則構建成數據庫，在安全管理的過程中專家系統可自動將審計記錄和規則作為入侵檢測的判斷依據，實現入侵的及時發現，并判斷入侵的種類和危害等，可見此項人工智能對提升入侵檢測的效率和準確性具有積極的作用，但其建立在已知經驗的基礎上，檢測的范圍存在的一定的局限性。
2.1.2 人工神經網絡
此項人工智能建立在人腦學習機能模擬的基礎上，所以在容錯性、學習能力等方面具有優越性，此項人工智能可以對存在畸變或噪聲的輸入模式有效的識別，在并行方式的推動下其入侵檢測的效率較理想，所以在計算機網絡安全管理技術中的應用相對較廣泛。
2.1.3 數據挖掘技術
此技術的應用原理是通過審計程序對網絡連接和主機會話的特征進行準確、全面的提取和描述，然后利用此項人工智能對準確捕捉入侵模式的規則或計算機網絡正?；顒虞喞巹t等進行學習和記憶，進而在計算機網絡中出現異常檢測的情況下，進行有害入侵的準確識別，可見此項人工智能技術充分發揮了自身的記憶功能和學習功能，在提升入侵檢測的針對性方面具有較好的效果。
2.1.4 人工免疫技術
人工免疫技術建立在人體免疫系統的基礎上，其主要包括基因庫、否定選擇和克隆選擇三種機制，其可以有效的彌補傳統入侵檢測在殺毒能力和未知病毒識別等方面的缺陷。例如，在基因庫中可以實現基因片段重組、突變，使入侵檢測系統對各類未知病毒也可以及時有效的識別，但現階段基因庫的有效建立仍存在現實困難；在否定選擇的過程中，先在系統中隨機產生一定的字符串，其次在否定選擇算法的作用下將與自我匹配的字符串刪除，如果其否定選擇的正確則被視為合格的監測器，進而逐步完成檢測入侵等，此項技術在計算機網絡安全管理中的應用仍需要進一步的完善，但應用價值巨大。
2.1.5 自治AGENT技術
此項技術是人工智能向面向對象技術方面發展的成果，其通常被作為底層數據收集和分析的結構，在基于自治Agent的入侵檢測系統框架中每臺被監控的主機都可以視為IDS系統，此技術在學習能力、適應能力、自主能力、靈活性和兼容性等方面均較突出，所以此項技術不僅可以有效的檢測入侵，而且可以對入侵的影響范圍有效的控制，在應用的過程中對環境的依賴性較低，可推廣應用。
2.1.6 數據融合技術
此項技術建立在人類不斷對自身信息處理能力進行模仿的基礎上，其原理是在數據組合的基礎上獲取更多的信息，實現資源協同，將其應用于計算機網絡安全管理技術中，可以使過個傳感器共同或聯合發揮作用，使整個傳感器系統的能行得到提升，進而將個體傳感器入侵檢測的范圍局限性削弱，使入侵檢測的全面性更加有保證，此項技術如果與其他人工智能結合應用，檢測的效果會更加理想。
可見，人工智能在計算機網絡安全管理技術中的應用，對提升計算機網絡安全監測、防御能力具有積極的作用，使計算機網絡傳統安全管理技術不能識別未知風險、風險識別不全面、殺毒能力較弱等問題得到有效的解決，而且計算機網絡安全管理的效率和準確性也更加有保證。
2.2 人工智能在計算機網絡系統管理和評價技術中的應用分析
由于計算機網絡自身具有動態性和瞬變性等特點，所以計算機網絡系統管理的難度較大，將人工智能應用于計算機網絡系統管理和評價方面對提升其管理的有效性、全面性和評價的客觀性等具有積極的作用，現階段應用于此方面的人工智能主要包括以下方面：
2.2.1 人工智能問題求解技術
此項技術是在給定條件下，可解決某類問題并在有限步驟內可以完成的算法，主要包括以狀態圖為基礎的搜索技術、以謂詞邏輯為基礎的推理技術和以結構化知識表示為基礎的求解技術，搜索技術主要針對狀態空間、問題空間、博弈搜索進行，通常情況下相同的問題具有多個搜索技術，所以要提升搜索的效率需要對最優的搜索技術進行判斷。其評價標準通常包括搜索空間和最優解兩方面，為獲取最優搜索，需要利用公式f*（n）=g*（n）+h*（n）進行評估，其中g*（n）代表從網絡S節點到n節點的最短路徑；h*（n）代表從網絡n節點到g節點的最短路徑?？梢妼⑷斯ぶ悄軉栴}求解技術應用于計算機網絡系統管理和評價中，相比傳統的計算方法可以縮減網絡資源的浪費，提升網絡資源的管理效率和質量，應積極推廣應用。
2.2.2 專家知識庫技術
專家知識庫是專家系統的重要構成，其對專家系統的應用效果產生直接的影響，現階段專家知識庫主要包括基礎原理理論和直接或間接獲取經驗積累的專門知識，通過將已知的計算機網絡管理與評價經驗進行編碼、建庫，使計算機網絡管理決策獲取專家經驗支持，使相似或同種管理、評價問題等可以得到較好的完成，此項技術現階段在計算機網絡管理與評價方面得到較廣泛的應用。
3 人工智能在計算機網絡技術中的應用案例分析
3.1 人工智能在計算機網絡安全管理技術中的應用案例分析
某檔案館為保證應用的計算機網絡系統不會對存儲的檔案信息安全構成威脅，積極的將人工智能應用于計算機網絡系統安全技術中，實踐證明，通過應用智能防火墻和智能入侵檢測系統，該檔案館的計算機網絡安全性得到明顯的提升，筆者針對該檔案館在此方面對人工智能的應用展開分析。
3.1.1 智能防火墻
該檔案館長期以防火墻作為其網絡安全管理的主要手段，但由于傳統防火墻自身不可見加密的SSL流數據，不能對其迅速的攔截和解密，使此類對計算機網絡的攻擊難以通過防火墻實現防范，甚至任何應用程序在加密后均可以順利的通過傳統防火墻，使檔案館的網絡安全一直受到嚴重的威脅，檔案館網絡體系結構特點決定其對應用數據流的監控能力無法滿足實際需要；而智能防火墻將統計、決策等智能算法應用于數據識別的過程中，對外來針對檔案館網絡的訪問進行有效的控制，使檔案館網絡特征值更加明顯，該檔案室應用的智能防火墻將和過濾技術有機結合，不僅可以使傳統防火墻在安全性方面的問題得到有效的解決，而且監控范圍涵蓋數據鏈路層至應用層全部，對TCP/IP協議層落實全面的安全控制，可見該檔案館的防火墻在應用人工智能后，客戶端配置任務得到大幅度的縮減，而且數據加密、解密等均可以在防火墻攔截過程中實現，虛擬網VPN得到強有力的支持，在智能防火墻的作用下，檔案館內部信息對外完全隱藏，服務的作用更加突出，在服務與包過濾服務的功能相融合的作用下，使該檔案館計算機網絡的安全性得到了明顯的提升。
3.1.2 智能入侵檢測系統
入侵檢測技術屬于積極的安全管理手段，是在危害發生前的有效預防，該檔案館在應用傳統入侵檢測技術時，通過對計算機內部的各類信息進行搜集，然后通過檢測引擎對各類信息中是否存在入侵進行判斷，進而針對檢測的誤用模式提出警告，控制臺結合監測結果確定相應的控制措施，可見在該檔案館應用的傳統入侵檢測中檢測的范圍、有效性等均不能得到有效的保證，使檔案館的網絡信息受到危害入侵的威脅。在該檔案館應用智能入侵檢測系統后，其將規則產生式專家系統、基于神經網絡的入侵檢測、數據挖掘技術共同應用于入侵檢測系統，使該檔案館的入侵檢測系統不僅可以有效的檢測出已知專家管理經驗中涉及的威脅，并制定出有效的解決方案，而且利用人工智能在記憶、學習、適應性等方面的突出功能，使各類未知的病毒、危害等也可以得到有效的識別，而且使病毒危害的范圍和程度得到有效的控制，結合該檔案館對人工智能的應用效果，類似的單位或組織也可以積極的應用，例如圖書館、會計師事務所等。
3.2 人工智能在計算機網絡管理與評價技術中的應用案例分析
某圖書館在向數字化發展的過程中，計算機網絡存儲的信息不斷增多，實施網絡管理和評價的難度不斷加大，為縮減圖書館計算機網絡管理的任務量，提升網絡管理和評價的質量，該圖書館積極應用人工智能相關技術，該圖書館應用的人工智能技術主要是專家知識庫的建立和應用，其首先將國內外專家已知的圖書館管理和評價經驗收集、整理、編碼，建立規則庫，在進行圖書館網絡管理的過程中，專家知識庫會通過對計算機網絡的自動檢索與專家知識庫中的編碼相匹配，為管理人員提供相對應的管理方案，并在管理人員同意的情況下完成網絡管理與評價，這不僅減輕了圖書館網絡管理人員的管理壓力，而且在提升管理效率和質量方面也發揮著積極的作用。
4 結論
通過上述分析可以發現，現階段人們已經認識到人工智能的優勢，并在實踐中有意識的將其應用于計算機網絡技術中，這對優化計算機網絡技術的性能具有積極的作用，所以應結合實際進一步的深化和優化，這是計算機網絡技術深化發展的具體體現。
參考文獻
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