智能化计算机网络安全技术的应用
深圳市广播电视技术中心 ：曾忆
伴随着我国计算机和数字化技术的发展，计算机互联网给我国许多传统产业的发展提供了新的机遇，也给大家的日常生活提供了便捷。它不但改变了大家对计算机互联网应用的体验感，也将信息安全的保障措施摆在更为重要的位置，大家期待个人隐私信息在没有被盗取的情形下获得全天智能化的防护。人工智能别名AI，简单来说便是使设备工作越来越智能化。人工智能是一个“智能机器人”，它可以自动地效仿人的观念、行为与智慧。人工智能化计算机网络安全便孕育而生，计算机与人工智能技术强强联合，以一种全新的互联网逻辑思维辨别方式来实现对信息的接收、选择、传送与存储管理等。
在大数据技术早已深入人们生活和工作的今日，社会发展各个方面都能看到大数据的影子，大家的工作、学习和生活都早已离不了大数据的协助。大数据可以准确地进行信息数据分析和剖析，提高获得信息的精确度，进而提高学习工作效率，促进社会经济发展的飞速发展。可是在计算机网络技术运用的全过程中，常常会发生不少技术问题和信息盗取等状况，在我国互联网信息安全隐患也一直都在存在，互联网技术像一把双刃剑，产生便捷的同时也在影响着我们的利益。而人工智能技术的运用可以很好地解决过程中造成的隐患和系统漏洞，提高大家在互联网技术应用中的安全系数，提升体验感受，促进社会进步与发展。
2.1 具备解决模糊不清信息能力的协作能力
解决未知问题是人工智能技术的突出能力。一般来说，人工智能技术的逻辑推理方法为模糊推理，对数据库系统无法进行确切的描述。计算机网络中的信息大多数是模糊不清的，这种信息不但具有不确定性而且是未知的，因而对它进行识别就很困难。把人工智能技术引入到计算机网络管理中，让网络管理、解决信息的能力进一步提升。人工智能技术具备很强的协作能力，无论是在范围上还是在结构类型上，计算机网络技术的范围都是在不断扩大，这给互联网技术管理提出了更高的要求，因而必须实现有效的全方位的整合。人工智能技术所特有的协作遍布逻辑思维，对网络管理的协作能力而言极其重要，具备较强的实际意义。
2.2 具备学习能力和解决最优控制能力
人工智能的学习能力很强。互联网中的信息量巨大，信息和定义处在不一样的层级，其中大多数都非常简单，可是在简单信息的背后通常有着深层次的信息，如何深入挖掘这些更深层次的信息，这就必须对底层的信息进行学习，通过描述、推理等对策逐渐提高获得信息和定义的层级。这也代表在描述、推理信息层面，人工智能技术发挥着无可取代的作用。除此以外人工智能还有对最优控制问题的解决能力，通过设备对人的智能化进行高弹性的模仿，人具备较强的处理线性层面问题的能力，自然而然人工智能处理最优控制问题的能力也得以增强。
3.1 智能化计算机网络技术的安全性管理模式
3.1.1 智能防火墙
人工智能技术具有智能防火墙以及入侵检测技术的作用，对保障计算机的安全运行具有十分重要的作用。智能防火墙以智能识别技术为立足点，通过使用概率、内存、统计信息和其他方法，可以智能地识别和处理网络中的处理信息。智能防火墙在计算机网络技术性可以通过智能化的识别，对用户在网络中形成的信息数据信息开展搜集、分析、计算和统计分析，并对网络中具有的危险性及早地进行识别，对网络中具有的危险信息进行第一时间的屏蔽和限制。智能防火墙还能够防范用户在网站访问的轨迹中免遭网络网站中病毒感染的侵入，通过对用户所处环境中的局域网络开展合理有效的监控和管理，对局域网中识别的病毒或是木马立即报警；
入侵检测技术是智能防火墙中的关键保障措施之一，在反入侵检测技术的支持下便可以通过检测服务对系统网络环境中大数据开展分类处理，反入侵检测系统会对处理的异常数据信息进行过滤，并在数据处理之后的第一时间给用户意见反馈解决方案，用户可以按照数据信息解决方案对异常程序或文件进行删除；
与此同时计算机网络安全技术中的智能垃圾反邮件系统还能够对用户的电子邮箱系统开展实时监测，通过网络安全技术可以对电子邮件进行逐一分类识别，挑选出暴露顾客安全信息的垃圾短信。智能垃圾邮件过滤系统在运转中通过对邮箱持续的扫描，在第一时间提示对邮箱的信息数据信息尽早处理，从而确保顾客邮箱的安全性。
图1 智能化计算机网络安全应用管理机制流程图
3.1.2 神经元网络的运用
在人工智能应用的全过程中，神经元网络的运用范围最广，它可以高效率地结合，从而在短期内转化成网络信息安全自我防御机制。尤其是在对相对独特的网络环境开展安全防护时，神经元网络所拥有的强劲分析与判断力，可以大幅度提高信息处理效率，从而确保网络空间的安全运作。首先，神经系统应用系统可以精确迅速地处理繁杂数据信息，与此同时依据算法设计管理体系的具体情况来进行分析。其次，在以往的数据分析方式中大多数处在单因素的处理情况，而神经元网络的运用则可以同时对好多个模块进行分析，从而在同等的时间内大幅提高系统的数据处理水平，对多个影响信息执行拦截和处理，让网络空间的安全防御力持续提升。最后，神经元网络算法可以对网络空间内的影响信息及安全性归类进行快速学习，从而产生不同网络架构下的环境认知能力，具有十分优异的适应能力。
3.1.3 智能入侵检测的转化
在网络信息安全的防御系统设计中，入侵检测是十分关键的核心环节，在传统的入侵检测模式中，防御一直处在处于被动的状态中，并不能够对网络环境中的多种进攻类型进行迅速拦截。而智能入侵检测技术性的运用则可以对黑客攻击开展安全防御，通过加强入侵检测，可以大幅度提高应用系统的安全运作级别。在人工智能应用的强力支持下，智能入侵检测系统的创建将更安全通过认知层数据信息的搜集，可以更快且准确的对入侵行为进行判断，如果将入侵行为检测为恶意进攻，系统则会在第一时间发出警报，为安全机制的及时响应留出余量。可以看出，智能入侵检测的产生对传统的处于被动自我防御机制进行了改革创新，使网络空间可以在更为安全可靠的条件中高效率运行。
3.1.4 信息加密技术性
信息加密技术的应用对电子计算机网络信息安全防护系统的防御等级提高给予大力支持，从而能够更好地保护互联网账户的密码、数据信息及其动态口令信息的安全性，大幅度提高计算机软件内信息传输的安全系数。总的看来，信息加密技术性可被分成下列几个种类：首先，节点加密。一般来说，数据信息信在数据传输的过程中，可以运用对应的加密硬件配置对其进行破译或是再次加密，有别于别的加密方法，它不容易通过明码格式来对信息进行传输，必须将相应的技术专业硬件置于安全保险柜内。其次，链接加密。信息数据信息在网络环境中进行传递时，当数据信息进入到连接点以后，需要对它进行相应的破译操作，同时对每个节点的位置设定不同的登录密码，进行高效率破译。最后，首尾加密。当信息数据信息进入到网络环境后，必须对它进行加密操作，当信息数据通过互联网后，必须再一次开展破译操作。
3.1.5 网络安全审计追踪技术
现代企业在进行审计时，应对有关的业务活动进行及时且严密监管。在日常的查验与记录工作中，需要使用到不同种类的安全技术，现阶段较为常见的方式方法即是入侵检测、漏洞扫描及其网络安全审计等。在其中，入侵检测系统可以精确的锁定计算机系统在网络环境内所遭受到的恶意网络攻击，从而利用防火墙的作用来进行弥补操作。为此来进一步扩大电子计算机管理人员的工作覆盖范围，确保信息安全性的提升的同时提高所有防护系统的运转可靠性。
3.2 智能系统管理及评价反馈模式的运用
计算机网络技术信息安全隐患出现的根本原因是，如今电子信息技术的运用范围十分广泛，个人应用也愈来愈多，从而造成在计算机网络大环境下，累积的信息数据逐渐增加。可这种信息数据在我们的应用过程中并没有得到及早的加工处理，最后导致计算机网络无法对这种信息数据进行处理，从而造成信息数据安全隐患的产生。而通过人工智能技术在计算机网络技术中的应用，可以很好地解决信息数据积存过程中无法处理的问题。人工智能在应用计算机网络关键技术的过程中，拥有极为强大的自学能力，可以独立提高人工智能自身的信息技术处理能力，进而对计算机网络应用过程中积累的信息数据进行有效的处理，降低计算机网络信息安全隐患发生的概率。
3.2.1 人工智能答疑
通过人工智能的专业定向求解，同时利用计算机网络信息安全系统中的精准定位搜索、逻辑判断、经典案例等进行智能化答疑，查找分析出类似的答案组合，再通过反馈答案的相互比照寻找最佳的反馈信息。其中，逻辑判断极速应用频率较高，不但可以对网络环境相关问题开展搜索解答，并且可以对互联网资源的配置起到指导作用，从而提高数据网络的综合使用率。
3.2.2 专家知识库构建
专家知识库系统的搭建便是为了提升计算机网络安全系统更智能化的体现，可以对数据搜索引擎中的疑难病症进行问题配对循环对比分析。专家知识库可以利用各种平台的数据来源建立一个系统权威性的综合性知识体系，依靠各种信息反馈和研究经验，组建一个全局性的互联网信息安全管理体系。除此之外，还必须对专家知识库持续累积和总结，实现将不一样的专业知识变换为编码的独特效果，扩充专家数据库。在外面对客户信息进行发掘分析过程之中，需要对容积充裕的编码数据库查询作为一种信息预测分析的核心区。此外，可以通过这类良好的专家知识模式对整个网络应用系统进行有效监管，以便高效率的对客户需要数据信息及评价反馈进行运用调配，实现计算机网络安全的智能化转变。
3.3 网络运维管理系统
近些年，我国计算机网络技术得到了迅猛发展，在满足人们各类日常生活、办公需要的同时，信息数据应用要求产生了几何指数式的增长。如何客观理性运用人工智能技术，全面提高互联网自动化运行管理能力，界定人工监管和机械监督管理权限，也是计算机网络技术发展需要面对的问题。
3.3.1 系统测评和管理
针对计算机系统实施全面监测具有一定难度，通过有效发挥人工智能的优势，能够对计算机监测技术进行简化，有效降低该工作任务的强度。在系统测评和管理环节，人工智能技术在其中得到有效运用，能够实现对系统运行的全面监测和管理，以便于及时找出系统运行中存在的不足，以此作为评价管理的基础。人工智能不仅能促进网络系统的正常可靠运行，还能够建立强大的管理系统，对网络系统进行优化管理。同时人工智能还拥有丰富的专家知识库，能够对管理系统的建设提供强大的智力支持。
3.3.2 规则产生专家系统
该应用主要体现在入侵检测系统中，在实际应用中首先以专家经验为基础构建数据库，该数据库是计算机推理运行的核心，然后以数据库为背景以编码技术实现入侵监测系统的完整数据库构建，人工智能的专家系统运行逻辑是以最终构建的完整数据库为基础而实现的。当存在外界因素入侵时，计算机运行系统会以数据库为判断依据，判断结果显示为危险入侵的情况下，会依据系统的设定来实现对入侵因素的阻隔，从而保护计算机网络的安全。因此，将人工智能技术融入规则产生专家系统能够有效提升系统的安全性能。
风险信息全自动排除，系统确保的关键是模糊不清的数据处理方法。信息识别过程中可以运用人工智能技术对模糊的不确定的信息进行筛选。一旦有风险信息存在则有可能开展应用系统，防火墙就可以自动的识别并自动进行删除，确保网络信息安全不被“侵害”。
对网络数据进行合理有效的分析，检测网络侵入的过程中可以运用入侵检测技术的分析、归类、选择，在程序的帮助下处理这些数据信息，产被提供给用户后，用户会全方位的掌握。
通过对人工智能化计算机网络安全技术的研究得知，人工智能是将来计算机网络技术发展之中流行的热点，促进网络智能化及高时效性的作用，将推动网络智能化的无尽结合，从而保证计算机网络应用的安全性。与此同时，也增多了计算机网络的管理模式能力和评价水平，提升网络互动过程中的可靠性，顺应现阶段网络管理对数据分析解决的急切要求，为将来计算机网络智能化系统的搭建创新明确提出一些基础理论正确引导。
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