人工智能在网络方面那何应用？

近年来，随着经济的不断发展，人们生活质量的提高，于是，对计算机网络的依赖也变得越来越高，计算机网络已在人们的生活学习和工作的各个方面广泛使用。所以，计算机网络信息的安全性得到了高度重视，并且对网络的管理也更为严格。因此，作为网络运营商有必要提高收集和组织网络数据和信息的技术水平，以确保管理过程中信息和数据的持续传输。

当前网络技术中存在的隐患，信息安全问题。一些计算机软件在设计中由于自身存在较大的不足，因而高效的计算机运转可能会导致软件暴露自身的漏洞，且在短时间能无法自行修复和重建。这样就为黑客盗取信息提供了机会，一些黑客或不法犯罪分子便会利用这一机会窃取大量信息，并进行一些非法的勾当。这将客户信息安全完全置于了风险之中。再者，计算本身在拷贝和存储硬盘信息的时候就会有信息泄露的风险，且如果信息不小心被删除，则很难被恢复，这样一来又徒增了计算机应用过程中的安全隐患。

传统计算机对复杂网络数据的处理和传输的影响不尽如人意，因此很难有效地处理和分析获得的数据和信息，并及时对收集的数据和信息的真实性做出正确的判断，从而导致过滤导致过滤网络信息的功能不强。因此，当前情况要求网络运营商在进行网络安全工作时结合当前业务特征的合并，建立一个快速有效的智能操作系统。为了使人工智能技术能够有效地用于计算机网络技术，应支付以提高智能程度。因此，应联系计算机网络技术的实际需求，人工智能的智能程度应该是有效的，并持续稳定，从而促进其在计算机网络技术中的完整发挥。

对于人工智能指的是计算机模拟人的思维和处理问题的方式，同时利用自身的程序和算法以快速解决遇到的问题。人工智能的出现离不开网络技术的支持，其主要依靠现代信息技术诞生。与传统的计算机处理信息相比，人工智能相对能够更高效、更准确地处理信息。人工智能技术还能自动检索并发现计算机技术本身的漏洞。未来人工智能的发展方向将与认知神经、情绪情感、模糊处理等领域相结合。

计算机本身具有较快的运算速度，且当配备较为高级的处理器后能够有效应对和处理各项问题，但这一过程中过度依赖于计算机设备的性能，一旦性能老化，计算机处理速度也会随之降低。而人工智能的出现可以优化解决这一问题，提高计算机处理问题的自主性，因而网络技术与人工智能的有效结合能够同时发挥两者的最大优势，提高计算机本身信息接受和反应速度，增强对事件处理的效率和质量，实现两者的共赢。

人工智能使重复的任务自动化，例如，它会对低风险警报或繁琐的数据任务进行分类，以便让分析师有时间进行更高价值或战略决策。机器学习负责低层次的威胁情报的数据整理和分析，这样人类分析师就可以从基本的数据收集工作中解脱出来，分析更有价值的信息，以进行更高价值的战略决策。

实际的测试表明，理想的网络安全性能或准确性往往是人类和人工智能的结合成果，而不是单独进行判断。安全工具的增强在未来几年对安全团队来说可能是必不可少的。事实上，市场上的一些技术已经支持UI工具，使网络专家能够合并威胁类型来重新训练机器学习模型，并根据问题配置特定的修复程序。

应用举例：

1.智能反垃圾邮件系统

人工智能应用在反垃圾邮件系统中，除了可以保护用户数据的安全外，最主要的是可以检测扫描用户邮件并进行智能识别，及时发现其中的敏感信息，同时采取有效防范措施阻止恶意邮件，使用户免受垃圾邮件骚扰之忧。当前使用的腾讯企业邮箱就已经把这项人工智能反垃圾邮件系统运用在其中，效果显著。

2.智能防火墙系统

防火墙作为网络安全设备已被普遍应用。传统的防火墙需要依靠网络管理员为其设置安全规则来准许什么数据包可以通过、什么数据包应被拒绝。这里面更多的是依靠管理员来保障数据包的安全性，单就防火墙本身是无法判断一个正常的数据包和一个恶意的数据包有什么不同。而智能防火墙引用的识别技术，可以很好地自行分析和处理相应的数据，同时又能巧妙地融合代理技术和过滤技术，不但可以降低计算机对数据的运算量，还能拓宽监控范围，有效地拦截对网络有害的数据流，从而更好地保障网络环境的安全。

3.智能入侵检测系统

在网络安全威胁日益严重的今天，入侵检测技术的重要性不言而喻。传统的入侵检测技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面均存在短板。为了弥补这些短板，智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术，提升入侵检测效率，并且可以最大程度地抵御来自于各方病毒入侵所带来的潜在威胁。

4.网络监测与控制

要想实时地掌握计算机网络中的信息，需要网络具有将数据信息上传的功能。目前，已有诸如深度报文检测(DPI)等系统采用探针方式来搜集网络流量数据信息，同时DPI还可以进一步收集网络运行状况、网络服务质量信息以及资源使用等情况。