引言：大数据的发展吸引了越来越多的关注，同时也给人们获取、存储、管理和分析信息方面提供了更多的便利。数据量的增长也为人工智能提供了基础支撑，并受到了人们的广泛关注和运用，目前已经广泛应用于工业、农业、商业、医疗等各个领域中，为产业发展提供了新的发展方向，朝着更加智能化的方向发展。因此，监测大数据是目前社会发展不可或缺的技术，而人工智能在监测数据中的应用更是至关重要，可以有效提升监测大数据的技术水平，进而有效提升计算机监测控制系统的整体性能。
一、人工智能与大数据技术发展概述
随着云时代的到来，人类能够掌握的有价值的数据正呈现出指数型增长，而海量的数据积累为人工智能的发展提供了数据支撑，通过运用深度学习算法能够为人工智能的发展与应用超高的价值，以下对这两种技术进行深入分析：首先对于大数据技术来说，大数据是近几年新兴的一个概念，是随着计算机网络的迅速发展和数据信息的爆炸式增长而兴起的，是各种有价值数据信息的海量集合，并且这些数据之间存在紧密联系，需要应用特定数据处理技术对其进行处理，具有深度的挖掘和分析价值；而大数据的核心数据处理技术又包括了很多种，主要有数据挖掘技术、云计算技术、数据库技术、分布式技术等，其产业链也分为了三个层次，分别为底层平台、处理分析和应用，此外，大数据引起规模巨大、种类繁多并且流转速度快以及密度低等特点，因此其被广泛应用于人们的日常生活和企业的发展过程中；而对于人工智能来说，
主要是研究通过计算机来模拟人的一些思维过程或者是智能行为的新的技术学科，也有人认为人工智能是研究表示知识、获取知识并应用知识的科学。其主要有三大核心要素，分别为数据资源、核心算法和运算能力；而按照产业链结构对其进行划分，又可分为基础技术层、AI技术层和AI应用层等三个层次，其主要优势是更加智能，对数据的处理效率比人类更高效、快速，甚至在一些要求高准确率，高精度率的操作中能够代替人工进行工作，因此其也被广泛应用于各领域中。
二、人工智能和大数据技术在监测控制系统中的应用
1.计算机网络安全防御方面的应用
首先，在计算机系统的入侵监测方面，应用人工智能及大数据技术取得了良好的成绩，而在这一应用过程中，主要用到的大数据技术为数据挖掘技术，其主要是通过相关算法将数据中有用的信息提取出来，从而保证计算机内部相关数据的安全可靠，进而保证整个监测控制系统的安全稳定运行。另外，为了保证计算机能够预留出充足的存储空间，还可以利用智能化数据统计和批量处理技术对错误数据和冗余数据进行分类和删除，提高计算机的数据安全性。再结合人工智能技术，实现与大数据的融合，完成对入侵行为的检测和预警。具体来说，在数据挖掘技术将入侵数据提取出来之后，再筛选出具有较高入侵可能性的行为序列，人工智能系统通过贝叶斯算法将筛选出的行为序列和已知入侵行为序列进行对比，最终根据贝叶斯概率确认是否为入侵行为。如果概率在相对应的标准范围内，则说明计算机系统被入侵。
2.故障诊断领域的应用
社会中大多数行业都需要用到计算机监测控制系统，但是也经常出现由于人为失误而导致系统发生故障的问题，为了不耽误生产工作，就需要及时对这些故障进行处理，而在此之前，
需对系统故障进行预警分类和产生原因分析。传统的计算机监测控制系统，由于其无法在短时间对大量数据进行处理，致使其对系统故障的分析和预警也存在很大问题。因此针对这一现状，需要积极引入大数据技术和人工智能技术，它们都具有快速处理大量数据信息的能力。其中，大数据技术中主要用到的是spark技术，人工智能中用到的是人工智能专家数据库。spark技术能够在系统预警和故障分析过程中，根据已知的数据生成结果将丢失的数据进行重建，有效避免了因为人工失误而导致系统出现故障。然后再通过人工智能中的专家数据库进一步提升故障分析的准确度，由于专家数据库中已经存储了相关的数据信息，所以当系统遇到故障时，专家系统会接收到大数据处理后的异常数据，然后会将其与数据库中的数据进行对比，从而完成对系统故障的识别，之后会将最优解决办法从专家数据库中导出来，进而对系统故障进行预警。
3.计算机监测系统提升方面的应用
人工智能在原有专家知识库基础上，利用问题求解技术，最终形成比较综合性的控制体系，
并在此体系内，实现对计算机监测控制系统运行中的数据进行分类和储存。并且对各个环节的实时运行状况进行动态检测控制，保证整体检测控制范围的同时还能确保系统运行的安全稳定。而人工智能的代理技术具有辅助信息更新、提供数据支持等多方面的功能效用，既保证了数据信息的及时性，又为计算机的监测控制提供了强大的数据支撑，使计算机监测控制系统得到了良好的改善。而将人工智能与大数据技术进行有效结合，还能够自定义的实现对计算机监测控制系统运行数据的筛选，最终将有价值的信息提取并分析，转换成具有实际意义的结果提供给计算机监控人员，监控人员通过校验、查找等简单步骤就可以找到对应的监控过程，再将收到的数据信息进行对比。通过这种方式，能够有效减少人工在查找、分析、处理数据时的时间消耗，大大减少人工的投入。
4.对网络防火墙系统优化和改进的应用
网络防火墙在计算机的监控方面起着十分重要的作用，而传统的网络防火墙已经不能适应计算机系统的快速发展，因此需要对其进行革新。而人工智能和大数据技术为其提供了助力，这两项技术的融合发展，促使智能防火墙的有效形成，对传统网络防火墙进行了优化和改进。通过大数据挖掘技术形成的训练数据集，可以自动拦截用户的部分有害操作，例如，用户浏览有害信息，系统会禁止用户浏览并显示高危访问，保障了用户的信息安全。而在智能防火墙中引用人工智能，可以进一步充分利用人工智能中的机器学习特性，达到深度优化智能防火墙的目的，从而有效避免了某些入侵的违法行为和破坏行为，最大程度地保证了网络的安全性。
结束语：综上所述，计算机科学的快速发展使得人工智能和大数据技术得到了飞速发展，在计算机监测检测系统中也同样得到了广泛应用，主要有在计算机网络安全防御方面、在故障诊断方面、在计算机监测系统提升方面、对网络防火墙系统优化和改进等四个方面的应用，对整个计算机监测控制系统的应用效果起到了完善的作用。
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