人工智能在網絡方面那何應用？_速看料

近年來，隨著經濟的不斷發展，人們生活質量的提高，于是，對計算機網絡的依賴也變得越來越高，計算機網絡已在人們的生活學習和工作的各個方面廣泛使用。所以，計算機網絡信息的安全性得到了高度重視，并且對網絡的管理也更為嚴格。因此，作為網絡運營商有必要提高收集和組織網絡數據和信息的技術水平，以確保管理過程中信息和數據的持續傳輸。

當前網絡技術中存在的隱患，信息安全問題。一些計算機軟件在設計中由于自身存在較大的不足，因而高效的計算機運轉可能會導致軟件暴露自身的漏洞，且在短時間能無法自行修復和重建。這樣就為黑客盜取信息提供了機會，一些黑客或不法犯罪分子便會利用這一機會竊取大量信息，并進行一些非法的勾當。這將客戶信息安全完全置于了風險之中。再者，計算本身在拷貝和存儲硬盤信息的時候就會有信息泄露的風險，且如果信息不小心被刪除，則很難被恢復，這樣一來又徒增了計算機應用過程中的安全隱患。

傳統計算機對復雜網絡數據的處理和傳輸的影響不盡如人意，因此很難有效地處理和分析獲得的數據和信息，并及時對收集的數據和信息的真實性做出正確的判斷，從而導致過濾導致過濾網絡信息的功能不強。因此，當前情況要求網絡運營商在進行網絡安全工作時結合當前業務特征的合并，建立一個快速有效的智能操作系統。為了使人工智能技術能夠有效地用于計算機網絡技術，應支付以提高智能程度。因此，應聯系計算機網絡技術的實際需求，人工智能的智能程度應該是有效的，并持續穩定，從而促進其在計算機網絡技術中的完整發揮。

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對于人工智能指的是計算機模擬人的思維和處理問題的方式，同時利用自身的程序和算法以快速解決遇到的問題。人工智能的出現離不開網絡技術的支持，其主要依靠現代信息技術誕生。與傳統的計算機處理信息相比，人工智能相對能夠更高效、更準確地處理信息。人工智能技術還能自動檢索并發現計算機技術本身的漏洞。未來人工智能的發展方向將與認知神經、情緒情感、模糊處理等領域相結合。

計算機本身具有較快的運算速度，且當配備較為高級的處理器后能夠有效應對和處理各項問題，但這一過程中過度依賴于計算機設備的性能，一旦性能老化，計算機處理速度也會隨之降低。而人工智能的出現可以優化解決這一問題，提高計算機處理問題的自主性，因而網絡技術與人工智能的有效結合能夠同時發揮兩者的最大優勢，提高計算機本身信息接受和反應速度，增強對事件處理的效率和質量，實現兩者的共贏。

人工智能使重復的任務自動化，例如，它會對低風險警報或繁瑣的數據任務進行分類，以便讓分析師有時間進行更高價值或戰略決策。機器學習負責低層次的威脅情報的數據整理和分析，這樣人類分析師就可以從基本的數據收集工作中解脫出來，分析更有價值的信息，以進行更高價值的戰略決策。

實際的測試表明，理想的網絡安全性能或準確性往往是人類和人工智能的結合成果，而不是單獨進行判斷。安全工具的增強在未來幾年對安全團隊來說可能是必不可少的。事實上，市場上的一些技術已經支持UI工具，使網絡專家能夠合并威脅類型來重新訓練機器學習模型，并根據問題配置特定的修復程序。

應用舉例：

1.智能反垃圾郵件系統

人工智能應用在反垃圾郵件系統中，除了可以保護用戶數據的安全外，最主要的是可以檢測掃描用戶郵件并進行智能識別，及時發現其中的敏感信息，同時采取有效防范措施阻止惡意郵件，使用戶免受垃圾郵件騷擾之憂。當前使用的騰訊企業郵箱就已經把這項人工智能反垃圾郵件系統運用在其中，效果顯著。

2.智能防火墻系統

防火墻作為網絡安全設備已被普遍應用。傳統的防火墻需要依靠網絡管理員為其設置安全規則來準許什么數據包可以通過、什么數據包應被拒絕。這里面更多的是依靠管理員來保障數據包的安全性，單就防火墻本身是無法判斷一個正常的數據包和一個惡意的數據包有什么不同。而智能防火墻引用的識別技術，可以很好地自行分析和處理相應的數據，同時又能巧妙地融合代理技術和過濾技術，不但可以降低計算機對數據的運算量，還能拓寬監控范圍，有效地攔截對網絡有害的數據流，從而更好地保障網絡環境的安全。

3.智能入侵檢測系統

在網絡安全威脅日益嚴重的今天，入侵檢測技術的重要性不言而喻。傳統的入侵檢測技術在檢測速度、檢測范圍和體系結構等方面均存在短板。為了彌補這些短板，智能入侵檢測系統借助人工智能中的模糊信息識別、規則產生式專家系統、數據挖掘和人工神經網絡等技術，提升入侵檢測效率，并且可以最大程度地抵御來自于各方病毒入侵所帶來的潛在威脅。

4.網絡監測與控制

要想實時地掌握計算機網絡中的信息，需要網絡具有將數據信息上傳的功能。目前，已有諸如深度報文檢測(DPI)等系統采用探針方式來搜集網絡流量數據信息，同時DPI還可以進一步收集網絡運行狀況、網絡服務質量信息以及資源使用等情況。

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