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摘要：本文主要分析人工智能在計算機信息技術中應用的優勢，并探討其在當代計算機信息技術中的應用策略。
關鍵詞：人工智能；網絡安全；計算機
1人工智能在計算機信息技術中應用的優點
1.1對模糊信息的有效處理
信息處理是新時代人們工作及生活需要掌握的主要技能之一。在現代社會中，人們往往利用計算機信息技術來處理信息，以求全面掌握所需要的信息數據。而計算機信息技術在處理信息時往往采用各種復雜的算法，所處理的信息相對比較清晰，對較為模糊的信息相對無力[1]。隨著時代的發展與進步，人們在工作和生活當中出現了越來越多的模糊信息，這些模糊信息只能依靠人類的思考能力進行解決。管理網絡信息是一項復雜且繁重的工作，它需要工作人員對網絡環境中所出現的各項信息進行檢測和整合，以保證網絡系統的正常運行。而在計算機信息技術中應用人工智能可以利用人工智能中的模糊邏輯運算對模糊信息進行處理，使計算機信息技術的信息處理效果更加的高效、精準、安全。人工智能技術可以模仿人類行政區域的管理模式，對計算機中的各種信息進行分級處理，提高計算機網絡管理以及信息處理的效率。計算模糊事件的概率公式如下所示，其中x為連續型的隨機變量，f（x）表示其概率密度，A則表示模糊事件。利用人工智能技術，工作人員可以對網絡中存在的各種信息進行有效處理，將模糊信息與準確信息分別開來，對模糊信息進行模糊運算，留下準確性較高的信息，以此來提升網絡系統的運行速度，幫助工作人員減輕網絡信息管理工作的工作壓力和工作負擔，大大的提升了網絡信息管理的有效性和快捷性。
1.2具有較強的計算學習能力及處理
非線性的能力在計算機網絡系統當中，管理者所遇到的所有信息都是有一定價值的，一些看起來沒有價值的信息在管理者對其進行分析和計算之后也會體現出它的相應價值。因此，管理者需要深層挖掘各種信息的實際價值，在使用時體現出信息的優勢，掌握全面的底層信息并對其進行精準的解釋。但是在實際的工作過程中，部分管理者在分析和計算信息數據時，往往較為片面和局限，使信息發揮不出自身的優勢，而將人工智能應用于計算機信息技術當中能很好地解決這一問題。人工智能技術可以利用其強大的計算學習能力全面詮釋底層信息，同時獲取高層信息，并對計算機信息系統進行有效的管理。人工智能技術在網絡安全管理中也起到很大的作用。在傳統的網絡管理模式中，管理者常常對遇到的非線性問題無能為力，由于用戶行為的不可預測性以及網絡負荷的多變性等計算機系統特性，導致工作人員無法避免出現非線性問題。人工智能技術擁有強大的處理非線性問題的能力，可以對網絡安全實現有效的管理。非線性問題中的線性是指系統的簡單性，但是在實際的生活和工作當中，計算機所使用的網絡系統以及其處理的相應數據所呈現出的問題都較為復雜且多變，因此用戶在使用計算機時往往會出現許多非線性問題。將這些問題放在現實生活中，人們可以以很簡單的方式對其進行解決，但是計算機系統往往沒有較高的非線性處理能力，因此對非線性問題無能為力。但是利用人工智能技術強大的非線性問題處理能力以及學習能力，計算機系統可以模擬人類的思考過程對相關問題進行完美的解決。
1.3節省網絡管理成本
隨著計算機信息技術的普及與推廣，在網絡管理工作中所需要的人力資源逐漸增多，投入的相關資金也在不斷增長[2]。如果將人工智能技術應用于計算機信息技術之中，在人力資源方面的投入資金就可以相對減少，網絡管理的成本也可以降低。人工智能可以利用模糊控制以及特有的高效率管理模式進行快速運算，并對網絡進行有效的管理。同時，人工智能還可以控制流量以及相關的路由分配簡單快捷的處理網絡中的各種信息，減少網絡管理成本。在傳統的網絡管理過程中，工作人員常常采用層次化管理模式，將網絡管理人員分為上、中、下三個管理階層，由高階層的管理人員對低階層管理人員的網絡管理工作進行監管。這種管理模式極其考驗管理者之間的協作能力，如果管理者與管理者之間在工作上的分歧較大，網絡管理的工作效果將大打折扣。而人工智能可以很好地解決網絡層次化管理中的管理人員關系問題，大大提高了網絡管理的工作質量以及工作效率。在實際的網絡管理過程中，工作人員常常需要高度集中注意力，以確保不放過任何一個可能會破壞網絡系統正常運行的事件發生，在網絡系統無法正常運行時，工作人員需要對整個網絡系統進行排查，尋找到影響網絡系統運行的問題所在，并對其進行及時的處理。這一過程中需要消耗網絡管理工作人員大量的精力，而人工排查網絡系統漏洞容易存在漏查的風險。利用人工智能技術則可以很好的解決這一現象，幫助網絡管理工作人員又快速又精準的排查網絡系統中的各項信息以及可能存在的相關問題。
2當代計算機信息技術中人工智能的應用
2.1在網絡安全方面的應用
2.1.1入侵檢測技術
隨著科學家對于互聯網信息共享的技術研究成功，研究人員已經將其有效的應用于各項工作生活當中，人們的生活變得越來越便捷，在辦理證件或工作時可以直接在網絡上調取相關信息進行操作。但是黑客及非法入侵人員也利用了這一先進的科學成果，對用戶的計算機系統進行攻擊，以此來竊取用戶的相關計算機數據，破壞國家的網絡健康安全環境。入侵檢測技術是指通過對用戶的行為、安全日志以及審計數據或其他網上信息進行操作，檢測是否存在非法入侵行為的技術。如圖1所示，為入侵檢測技術的基本工作原理，它既可以快速、靈敏的檢測入侵行為，又能及時向網絡管理者提出應急反饋信息并對非法入侵行為進行準確的評估。利用入侵檢測技術可以防止計算機系統內部信息泄露，對網絡安全進行實時檢測，在發現異常入侵行為后及時報告給相關管理者，督促管理者對網絡安全系統進行修復。人工智能中的模糊識別系統與入侵檢測技術相結合，可以在保證網絡用戶信息需求的同時提高對網絡系統中非法入侵行為的檢測效率，提升網絡安全管理質量。人工智能中的入侵檢測技術不僅能夠對網絡系統中的安全問題進行全面、動態的檢測，還可以在檢測之后出具詳細、客觀的檢測報告，以幫助網絡管理者有效了解網絡安全系統的運行情況。當黑客及非法入侵人員對用戶的計算機系統進行攻擊時，人工智能技術可以很快察覺到黑客及非法入侵者的危險行為，并對其進行制止，之后上傳給網絡管理人員，以此來減少黑客及非法入侵人員對于用戶系統的攻擊，為用戶提供健康的網絡環境。
2.1.2計算機防毒技術
與黑客及非法入侵者的入侵行為不同病毒及木馬等惡意程序對計算機系統的破壞更加沒有目的性，用戶及網絡管理工作人員只能通過不斷維護計算機的系統漏洞來防止惡意程序對于計算機系統的攻擊行為，這一過程中需要消耗網絡管理者及用戶大量的精力且對于系統漏洞的維護和排查工作也容易出現失誤。計算機防毒技術可以防范大部分針對緩沖區溢出漏洞的攻擊，主要分為病毒預防技術、病毒檢測技術以及病毒清除技術。使用計算機防毒技術可以有效提高計算機系統安全性，減少因漏洞而產生的計算機安全問題，并在問題發生早期就將其上報給網絡管理者，有效避免了安全問題在計算機系統中的擴散。人工智能技術與計算機防毒技術相結合可以使計算機在運行過程中自動檢測網絡運行情況，保證系統的穩定運行[3]。在使用人工智能的計算機防毒技術的過程中，人工智能所體現的自動搜索、快速掃描和自動檢測能力非常重要，而計算機防毒技術可以為技術更新提供技術支持，并抵御外來病毒以及其帶來的相應風險。因此，人工智能與計算機防毒技術相結合可以有效加強病毒檢測的科學性及合理性，提高用戶計算機系統的安全。網絡管理者利用人工智能技術及計算機防毒技術對計算機系統進行保護可以有效提升維護計算機系統漏洞的工作效率。在實際的使用過程中，人工智能所特有的學習能力及非線性處理能力可以有效的幫助用戶及網絡管理工作者處理各種計算機系統漏洞問題，并結合計算機防毒系統的病毒檢測和清除技術對入侵到計算機系統中的惡意程序進行處理。
2.1.3云安全技術
云安全技術是指通過對大量用戶端內軟件行為的監督和檢測，從中獲取互聯網中木馬或惡意程序的最新信息，并進行自動的分析與處理，然后將分析所得的針對木馬或惡意程序的解決方案分發到各個用戶端的技術。傳統的網絡安全檢測過程中，往往需要工作人員對網絡系統中的惡意程序進行實時檢測并人工上報，很容易出現漏查和上報速度過慢的問題。但是云安全技術的檢測與上報過程都是自動化的，理論上來講，從一個惡意程序開始攻擊用戶端到整個網絡對其具備免疫和查殺能力僅需要幾秒鐘的時間。因此，云安全技術可以高效、精準的解決網絡系統的安全問題。在黑客攻擊用戶端電腦時，云安全技術可以發揮自身優勢大力抵抗黑客的入侵行為，加強對計算機的安全防護。利用云安全技術，用戶可以擁有一個較為穩定和安全的網絡環境，幫助網絡系統消除系統中的病毒，減少用戶端的網絡危險及損失。
2.1.4防火墻技術
防火墻技術是指在內部網絡與外部網絡之間連接的橋梁，它可以對進出網絡的數據進行保護和檢測，有效防止惡意入侵，保護內部網絡系統的安全，是最為常見的網絡防護措施。它主要包括過濾防火墻、應用網關防火墻、服務防火墻以及監控防火墻四種類型，每一種類型都有自己獨特的防護作用以及應用場景。防火墻需要計算機系統連接網絡才能夠正常使用，其在運行過程中主要遵循兩個原則：第一，它會拒絕所有未經說明允許的命令。第二，它會允許所有未經說明拒絕的命令。這兩項原則通俗上來講是指在內部網絡與外部網絡傳輸信息數據的過程中，防火墻會嚴格遵循事先設置好的系統指令對信息數據進行檢測和保護。利用防火墻技術，可以防止某一個網段在異常后通過傳播影響到整個網絡系統，有效確保了網絡系統的整體運行的穩定性。在應用防火墻技術的過程中，工作人員需要不斷加強技術管理，高度重視防火墻的設置和處理。工作人員可以將防火墻技術與人工智能技術有效結合起來，由于防火墻在工作時只遵循相應的運行原則對所進出網絡系統的數據進行保護和檢測，這一特點使防火墻技術在保護網絡系統安全的工作當中具有一定的局限性。而人工智能技術的學習、推理及解釋能力可以與防火墻技術很好的配合到一起，幫助用戶對所進出網絡系統的信息數據進行檢測，以確保數據攔截及運輸的有效性，提高防火墻技術控制信息數據在內部與外部網絡之間傳輸的準確性，從而提高用戶的計算機系統安全。
2.2人工智能與數據庫技術相結合
隨著現代科技的不斷發展，大數據技術已經應用于人們各種各樣的生活活動當中，大量的信息數據隨之而來，對大數據技術的應用需求也變得十分迫切。因此，將人工智能技術與大數據技術相結合不僅可以推動計算機網絡系統的發展，還可以促進大數據技術的應用與普及。人工智能與大數據技術相結合可以有效發揮其數據整合與交互共享的功能來解決各式各樣的實際性問題。同時，人工智能技術還可以在保留傳統數據庫框架的結構特點的基礎上創建新的數據庫系統。在數據庫技術中應用人工智能技術可以明確數據庫的隱形邏輯關系以及應用程序的連鎖反應關系，并創建相對應的語義網絡環境，對數據庫內信息數據與實體之間的需求關系進行客觀的表述。人工智能技術所特有的非線性問題處理能力在與大數據技術結合的過程中，還可以有效為其篩選有用的準確性信息，并對模糊信息進行處理，以此來提升大數據技術處理信息數據的效率，幫助工作人員高效、準確的完成信息數據的處理工作。
參考文獻
[1]格桑次仁.淺析計算機信息技術中人工智能的運用研究[J].數字技術與應用,2021,39(06):67-69.
[2]陳敏.人工智能在當代計算機信息技術中的應用[J].電子技術與軟件工程,2021(08):243-244.
[3]楊家娥.人工智能在當代計算機信息技術中的應用[J].數字技術與應用,2021,39(01):55-57.
作者：郭國智 李京 單位：湖南交通工程學院
