1 引言

隨著近些年科技日新月異的發展，人工智能、雲計算、大數據等詞成為當今的熱搜詞彙。人工智能可謂是其中的“當紅炸子雞”，無論是國內還是國外，都得到了相當高的關注，並且人工智能在越來越多領域扮演著舉足輕重的地位。而計算機網絡發展至今，單純的數據運算、問題求解和功能搜索等已經很難適應網絡飛速發展的需求，加之當今人們越來越重視網絡信息安全方面的問題，因此將人工智能與計算機網絡技術進行一定程度上的融合，使二者共同發展，具有空前而深遠的影響。

2 人工智能概述

自人工智能1956年被正式提出至今，幾十年來取得了長足的發展，其概念也在不斷地發生變化。雖然人工智能屬於計算機科學的一個分支，但它的研究卻不僅僅涉及到計算機科學，還涉及如腦科學、心理學、邏輯學、語言學、行為科學和認知科學等多重科學領域。只有相當專業和系統的綜合能力才能被稱之為人工智能。簡單來說，人工智能就是“智慧”的計算機，它可以模擬人類思維、意識、行動等行為模式，並可以幫助人們提高效率、高質量地完成一些高危複雜的工作，同時具有一定的學習可推理能力。

事實上，人工智能的發展並不是一帆風順的，這期間經歷了很多曲折的過程，人工智能自首次提出後，在受人追捧和快速發展的同時也飽受批評和質疑，這期間人工智能經歷過兩次“寒潮”。人工智能理念提出後，人們對其期待過高且對其整體難度評估不足，無法達到當時預期的結果。到了20世紀70年代，人工智能研究遇到瓶頸，其研究經費也被轉移到其他的項目上，人工智能此時進入了第一次低谷。直到1980年，人工智能中專家系統的價值逐漸顯現，被廣泛地商用，人工智能才開始復甦。但是好景不長，自1987年開始，蘋果和IBM生產的計算機沒有用到AI技術但性能卻超過了價格昂貴的帶有“專家系統”的通用計算機。至此，人工智能硬件市場受到嚴重打擊，之前的風光不再，經歷了第二次寒冬。而從20世紀90年代中期開始，隨著人工智能技術尤其是神經網絡技術的逐步發展，以及人們對人工智能開始抱有客觀理性的認知，人工智能技術才開始進入平穩發展時期。

縱觀人工智能發展的歷程，計算機網絡技術與其相輔相成，相互依賴，並且在對方的領域內都發揮著決定性的作用。

3 計算機網絡技術中存在的問題

從物理學角度來講，計算機網絡傳輸速度最大的就是光速。雖然理論上量子通信可以實現超光速通信，但短期內應該還是很難超越光速。對於計算機網絡來說，要想適應飛速發展的時代，需要尋找出路來彌補傳輸速度的瓶頸，同時對數據報文交互的要求也提出了更高的要求。目前，網絡裡的數據資源龐大，而且具有不連續、不規則的特點，這對於普通的計算機要想從中找出規律十分困難，從而很難保障數據的有效性、真實性和準確性。因此，很大程度上降低了網絡管理系統中網絡控制和網絡監視的精準性。

隨著互聯網用戶的不斷增加，雲計算、大數據的盛行，雖然給人們帶來了便捷的體驗，但人們也越來越重視用戶信息的安全問題。近年來，相關節目也多次報道過關於個人信息洩露、網絡犯罪等內容。如何有效遏制類似的犯罪並能嚴厲打擊這種行為，則需要計算機網絡技術依託人工智能，建立一套完善的網絡管理機制，使其不僅能夠及時、精準、有效地打擊犯罪，同時還可以對網絡進行數據採集、分析並擁有相應的故障檢測和處理的能力，讓我們的網絡環境可以健康、有序的發展。

4 計算機網絡發展趨勢

伴隨著通信網絡規模逐步擴大、用戶數量快速增長以及Web2.0時代的到來，不同用戶對網絡中信息的需求以及個人偏好、習慣都會有所不同，並且當今的網絡用戶已經不僅僅是信息的消費者，同時也是信息的生產者。這就需要一個既可以提供定製或能滿足不同用戶需求的專門的服務網絡，又能存儲和傳輸大量多媒體信息和互聯網流量的網絡環境。如果這裡面沒有一個智慧的“管理者”和大的網絡容量，如此複雜的要求是難以想像的。人工智能的引入，使我們有能力迎接這些挑戰。

如今網絡結構異構化趨勢已經日益展現，在不遠的將來5G的應用還將會給網絡形態帶來重大調整，這樣必然導致網絡設備和用戶終端的增長，以及網絡複雜性的增加。在此背景下，要想保障計算機網絡能夠高質量的運行、維護以及管理，除了提高網絡設備容量之外，還需要藉助智能化的工具和技術來提高網絡整體性能。通過引入更多的智能元素，來滿足不同用戶的需求、降低運營成本、提高網絡性能。

5 人工智能技術在計算機網絡中的優勢

隨著計算機網絡技術的突飛猛進，當前的計算機網絡環境具有很多鮮明的特點，如信息的瞬時性、傳輸速度的高速性等特點。結合這些特點，為了更合理、高效、穩定地管理好網絡系統，具有一套成熟的網絡管理技術與管理方法是必不可少的。而結合人工智能技術管理網絡系統，其具備非常突出的優勢。

5.1 學習能力

在計算機網絡中，存在龐大的信息量，信息和概念處於不同的層次，所有的信息都有其自身的價值和意義。然而到目前為止，還沒有任何一個網絡模型能夠精準描繪網絡流量特徵。幸運的是，現在人工智能已經開始進入到認知時代，其可用性也已經得到證實。通過人工智能超強的學習能力，機器系統能夠利用已有的訓練數據通過數據挖掘來處理海量數據，並通過對低層次信息的學習、分析和推理等環節，提升相關概念的層次和等級獲取更有價值的信息，從而可以提高分析的準確性，並進一步實現網絡與服務的智能化管理。

5.2 理解和推理能力

在瞬息變化的網絡環境中，存在著很多模糊不確定的信息，資源的狀態信息在發送到網絡管理系統時可能已經發生了變化。而人工智能不需要準確描述系統的數學模型，恰好能夠具有處理這種模糊邏輯和不確定性推理的能力。因此，利用人工智能其特有的推理、協作能力和模糊邏輯處理方式，可以最大限度優化計算機網絡的環境，進一步提升網絡管理和信息處理的能力。

5.3 協同合作的能力

由於網絡的範圍和規模都在不斷增長，網絡結構複雜性也在快速增長，這給網絡技術管理提出了更高的要求，如果僅對網絡進行單一化的管理，則難以解決網絡結構複雜的問題。因此，不得不處理諸如網絡節點之間的任務分佈、通信與協作等問題。利用人工智能的非線性協作能力可以有效地協調網絡中的不同層級的關係，實現網絡各層之間的協同管理。

5.4 降低成本

在對計算機網絡信息進行解析時，一般都是通過搜索不同的算法得以實現。但由於被控對象隨著尺寸的增長會導致計算量的增加，進而影響了網絡管理的整體速度。而人工智能技術所採用的控制算法可以快速、高效且一次性完成最優的計算任務，不但節省了計算資源，還可以實現對計算機網絡管理的高效處理。

6 人工智能在計算機網絡安全管理技術中的應用

在計算機網絡安全管理技術中，最主要的內容包括反垃圾郵件、防火牆和入侵檢測3個部分，同時網絡控制和網絡監視則是網絡管理系統過程中最重要的兩個環節。結合人工智能在計算機網絡中的這些優勢，可以更好地管理計算機網絡安全。

6.1 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並進行智能識別，及時發現其中的敏感信息，同時採取有效防範措施阻止惡意郵件，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。

6.2 智能防火牆系統

防火牆作為網絡安全設備已被普遍應用。傳統的防火牆需要依靠網絡管理員為其設置安全規則來准許什麼數據包可以通過、什麼數據包應被拒絕。這裡面更多的是依靠管理員來保障數據包的安全性，單就防火牆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麼不同。而智能防火牆引用的識別技術，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，還能拓寬監控範圍，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。

6.3 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、檢測範圍和體系結構等方面均存在短板。為了彌補這些短板，智能入侵檢測系統藉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，並且可以最大程度地抵禦來自於各方病毒入侵所帶來的潛在威脅。

6.4 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）等系統採用探針方式來蒐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。

通過從DPI採集到的海量數據，人工智能技術可以利用其強大的理解和推理能力快速分析並判斷信息中是否存在異常。例如，如果遇到突發大流量的情況，則人工智能系統可以推測網絡中存在分佈式拒絕服務（DDoS）攻擊，並立即分析軟件包特性，然後協調探針協作任務，將具有同類特徵的所有軟件包丟棄，從而最大限度地避免對其他網絡業務造成損失。如果出現新的病毒攻擊或黑客入侵，人工智能還可以利用自身的學習能力將相關記錄寫在安全數據庫中。

7 結束語

人工智能技術隨著科學的不斷進步而愈發完善，其在計算機網絡技術中的運用也會越來越廣泛，從而可以更加有效地保障數據信息的安全性，保護計算機網絡系統的平穩運行。因此，人工智能與計算機網絡技術的融合並不是偶然，計算機網絡的管理需要這樣的“大腦”存在。有理由相信，這種融合發展今後能夠為人們帶來更多的幫助。

葛裴，現就職於中國信息通信研究院技術與標準研究所。

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來源：《電信網技術》2018年第5期