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计算机网络技术中人工智能的优势及运用

来源:原创论文网 添加时间:2021-05-24

  摘    要: 人工智能技术随着当前科学技术的进步与发展也逐渐凸显出更高的应用价值,而将计算机网络技术与人工智能技术有机结合起来,不仅能够创造出更加优越的计算机技术应用环境,更能够满足人们在日常生活与工作中对高质量、高效率应用的需求。在下文中,详细论述了人工智能在计算机网络技术中的优势及其具体应用措施。

  关键词: 人工智能; 科学技术; 计算机网络; 优势; 应用; 价值;

  人工智能技术是现代科技高速发展的重要成果,人们在日常生活与工作质量的提升离不开人工智能技术的支持。在计算机网络技术的应用过程中,人工智能技术也是极其重要的参与者,人工智能技术产生之后,既为计算机网络提供了更具价值的应用平台,也使得计算机网络技术可以为广大计算机用户提供更为优质的服务,特别是在当前大数据技术信息时代背景下,人工智能所展现出来的立体信息知识表现形式,是符合历史发展潮流的存在,同时更是实现人们生产生活高价值期待的重要体现[1]。

  1 、人工智能在计算机网络技术中的应用优势

  1.1、 提供全面信息

  与人类大脑相比,计算机的开发程度相对来说是无限的,在加工所获取的信息时,计算机技术也表现出了极高的能力水平,就算是面对不熟悉的领域,运用计算机技术也能够轻松的破除学习或工作的阻碍。而在计算机网络技术中应用人工智能,则能够在保持高标准信息处理能力的同时使得信息处理过程向智能化、全面化的方向发展。为了进一步找到具有更高利用价值的信息,计算机用户也可以在人工智能所提供的一系列与之相关的大数据信息中进行检索,如此一来,在人工智能技术提供全面信息的支持下,人们可以学习培养各种知识与技能。
 

计算机网络技术中人工智能的优势及运用
 

  1.2 、优化分级管理

  计算机技术在全社会各个行业甚至各个工作环节都得到了普及应用,在当前计算机时代下,计算机网络技术的使用也成为人们日常生活中不可缺少的内容,在此情况下,计算机使用方面的相关管理工作无疑被提出了更高的要求。网络技术在使用过程中本身就具有一定的复杂程度,若想实现优良的网络管理效果,势必要应用一个更为强大的技术系统,这样才能够解决复杂的管理问题。但是,在传统的计算机网络分级管理中,由于其管理模式不具有良好的沟通能力,故而管理效果不甚理想,难以将分级管理应用具有的功效完全发挥出来。但是当人工智能技术出现之后,这一弱势得到了很好的弥补,对于复杂程度较高的计算机系统,人工技术可以很好地解决网络安全问题,实现科学、高效的管理[2]。从人工智能技术的应用优势上看,其价值主要体现为人工智能技术直接打破了传统计算机管理形式下分级管理之间的隔阂,管理沟通能力得到提升,各个分级、各个部门以及各个环节之间信息交流共享路径通畅,计算机安全问题也得到了良好的解决。

  1.3 、整理模糊数据

  计算机用户在使用计算机网络时不难发现,随着使用时间的延长,计算机会生成许多繁杂、无序、无规律的信息数据,这些模糊的计算机信息数据若只依靠用户自行规整提取,不仅需要耗费较多的时间与精力,对于用户自身的计算机能力素养也具有一定的要求。但是,应用人工智能技术进行模糊数据整理,工作难度就会显着降低,人工智能在极短的时间内就能够准确地将主线信息提取出来,其次开展有效的逻辑推理,可以为计算机用户节省大量的时间[3]。从另一角度上说,计算机技术日新月异,在计算机网络时刻都处于更新发展的时代进程中,传统的计算机管理手段已经远远不能满足计算机技术工作的实际需求,因此,通过人工智能技术更新相应的计算机管理手段,则是辅助计算机技术升级,创新计算机管理手段的关键所在。

  2、 人工智能在计算机网络技术中的应用

  2.1 、计算机网络管理和评估

  众所周知,计算机网络中充斥着海量的信息,且信息内容包罗万象,并且具有实时共享的特征,故而在应用计算机网络技术时决不能够只是依靠人力来实施计算机网络的全面管理。为了促使计算机网络管理范围、管理效率都能够达到标准程度,积极地应用人工智能十分必要,通过将先进的管理理念与管理技术将众多计算机网络充分糅合到一起,可以有效地提升计算机网络管理水平。针对不同的计算机应用设备,计算机用户需要明确自身的使用需求,只有这样才能够有针对性、科学化地选择好相应的人工智能技术编程程序。即使是在使用过程中发生故障,有了人工智能技术的支撑,计算机网络也能够给出科学、合理的网络评估分析,进而再利用人工智能技术对相关的故障问题开展专业化解决手段。总而言之,在计算机网络技术中应用人工智能开展管理工作,凭借其突出的计算能力,可以高效率地为计算机用户提供高准确率的计算机管理报告,最终为计算机用户的计划、方案、评估、决策等工作提供强而有力的高价值管理信息基础。

  2.2、 加强网络安全保障

  计算机网络技术在社会各行各业以及人们的日常生活中都有了全面的普及应用,但凡事皆有两面性,计算机网络技术在便捷了人们生活与工作效率的同时,同样也会带来一定的风险。在具体的计算机网络使用过程中,为了解决网络安全问题,也可以积极地应用人工智能技术[4]。人工智能技术能够为计算机网络应用提供全程的实时监控,对于计算机在使用网络的过程中,人工智能技术的实时监控功能能够及时地反映出用户有可能遇到的问题,并且对这些问题提前做好应对准备。例如,在用户上网时,对于一些来路不明的计算机信息,人工智能技术就能够充当抵御外部伤害的屏障,通过发挥相应的识别与阻拦功能来过滤、阻挡掉有可能对计算机网络安全造成威胁的信息,以此为计算机网络的正常运行提供安全的环境,减少外界干扰因素出现。又或者在智能防火墙应用方面,只要人工智能技术发现有外部侵害计算机网络系统的可能性,就能够通过智能防火墙及时作出反应,避免病毒在计算机中的传播,防止给用户的重要信息造成威胁。并且,为了能够更加清晰地提示计算机用户,人工智能技术也可以根据所过滤掉的信息来形成一份完整的信息数据报告,以此来及时提醒用户,使其对计算机安全问题有一个更加清晰的认识。总而言之,人工智能技术在计算机网络技术应用中能够精准地抓住脉络并具有瞬时反应能力去快速解决,对于加强网络安全保障措施具有极高的针对性。

  2.3、 维护信息私密性

  人们在使用计算机网络技术时最为关心的问题就是计算机网络信息的安全性与完整性,特别是在当前大数据时代背景下,计算机网络中蕴含着丰富且大量的计算机用户的私密性信息,若此时计算机网络信息安全性得不到保障,信息流失,轻则危害计算机应用安全,当用户私密性信息成为不法分子的犯罪资源,甚至还会造成更大的经济、人身损失。在计算机网络技术中应用相应的人工智能,计算机网络中的信息无疑得到了更为坚实的保护,信息四模型维护也得以进一步加强。例如,在登录计算机时,计算机智能系统会对登录信息进行验证,判定其是否为用户本人或者用户所授权的登录行为,对于一些信息不明或者违背规则的登录,智能系统则会自动阻止登录行为。部分人工智能系统还会将此次不法登录记录发送到计算机用户的其他移动设备上,让用户对计算机登录情况进行进一步的确认,充分保障计算机网络内部信息[5]。近年来随着计算机网络技术的不断发展,人工智能技术加强了对私密性信息的保护,因此人们也会越来越放心地将自己的信息存储与计算机设备上,此时,人工智能技术在计算机网络中也体现出了更高的应用价值。

  2.4 、生物特征识别技术

  人工智能技术在生物特征识别管理功能上同样具有很高的应用价值,无论是人们智能手机上的指纹解锁、面容解锁还是企业办公用打卡设备中人脸、指纹识别功能,这些应用都充分地体现出了科学技术发展下的社会进步形态。具体来说,人们在利用手机支付时,不少用户都开通了指纹密码或面容密码,这不仅减少了输入密码的烦琐程度,也更大程度地保障了手机信息的安全性,即使是遇到手机丢失的情况,在缺少手机用户指纹或面容的情况下也无法进行金钱交易,这让用户在平台上的资金得到了很大的保障[6]。不过值得注意的是,尽管人工智能技术具有先进的生物特征识别能力,但是在日常生活中对于个人私密信息的保管还是需要加强重视,例如不少违法犯罪分子有可能利用用户无心遗留在各处的指纹来窃取用户重要信息,不过这一现象也进一步表明,人工智能技术的发展并没有达到天花板水平,还需要不断地加强信息隐蔽性的管理,对于生物特征识别技术还要进一步更新,只有这样才能使其更好地为计算机网络技术服务[7]。

  3、 结束语

  人工智能技术与计算机网络技术发展之间存在的紧密的联系,人工智能技术不仅关系着计算机网络安全问题,更是提升计算机技术使用效率与质量的关键所在。切实地与时代发展同步是人工智能技术与计算机网络技术发展的重要推进方向,使其共同创造出更加良好优越的社会科技环境,最终创造出更高的价值。

  参考文献

  [1]刘婷.探究“互联网+”背景下的计算机应用技术[J].科技风,2020(36):103-104.
  [2]刘佳敏.人工智能技术在计算机网络安全中的运用分析[J].网络安全技术与应用,2020(12):143-144.
  [3]王俊,李咸宁.基于人工智能的计算机大数据安全技术平台构建[J].科学技术创新,2020(34):73-74.
  [4]蔡登江.基于大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2020(11):75-77.
  [5]李斯.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].信息与电脑(理论版),2020,32(21):110-111.
  [6]黄晓平.人工智能技术在计算机网络中的应用研究[J].信息与电脑(理论版),2020,32(21):115-116.
  [7]王彦婕.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2020(11):159-160.

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