21世纪是人类科学信息技术快速进步的时代。人工智能技术作为伴随着现代化科学技术发展而形成的一种新型技术，正在与现代化网络技术的发展相融合，形成技术融合的发展趋势，同时正在逐步渗透到各个领域，推进着各领域技术的变革与创新。通过应用人工智能技术可以实现对计算机网络的有效优化，继而提升计算机网络的通信效率和质量，抵御外部的攻击，确保数据的安全性和可靠性。新形势下，如何加强人工智能在计算机网络技术中的应用成为当下的重要研究课题。
一、人工智能在计算机网络技术中的应用优势
在计算机网络技术中，通过应用人工智能技术的优势，可以为更好地保证计算机网络的安全运行、数据的安全等提供保障。人工智能在计算机网络技术中的优势主要体现在：
第一，具备强大的学习能力。人工智能学习能力极强，所以人工智能可模拟人类决策行为，把这种能力应用于计算机网络技术，可以显著提升后者数据处理的效率和质量。第二，具备较强的模糊控制能力。在计算机网络技术中应用人工智能技术，可以借助模糊控制方式来实现对不确定问题的高效处理，提高计算机对于海量庞杂信息的处理效率，并可保障处理结果的可靠性。
第三，具备较强的科学协同能力。人工智能技术可高效率分析数据信息，并对各方进行协同应用管理。通过依靠人工智能技术的协作控制能力，实现对各层级需求的高效分层处理，方可更好地实现系统同步管理目标，显著优化计算机技术管控能力[1]。
第四，具备较强的信息快速处理能力。通过人工智能技术的运用可以实现对大量数据的预处理、数据挖掘以及机器学习。例如，可以通过数据分析、模式识别、分类等各种途径有效的获取信息，进而实现针对具体任务的自主感知和决策[2]。
图1：人工智能的优势及应用
二、人工智能在计算机网络技术中的应用研究
随着现代科技的进步，人工智能成为社会热门话题之一[3]。在阐述人工智能的优势基础上，下文侧重围绕人工智能在计算机网络技术中的应用进行探索：
（一）人工智能在计算机网络安全防护中的应用
在计算机网络安全防护中，通过将人工智能技术与网络安防技术紧密结合，可以有效提升计算机网络信息的安全性。人工智能在计算机网络安全防护中的应用主要体现在：
第一，人工智能在入侵检测中的应用。通过将人工智能应用于入侵检测。在全面分析和监测网络活动、网络安全日记中某些重要数据的基础上，及时发现潜在的安全风险，准确识别网络攻击的痕迹，这是保障数据安全的关键环节[4]。通过应用入侵检测，可实现对各类网络数据信息的分类处理，形成安全检测报告，让人们及时掌握网络系统的安全状况，及时发现安全隐患，为网络安全保护工作的高效开展提供可靠依据。
第二，人工智能在垃圾邮件智能过滤中的应用。通过应用人工智能高效处理垃圾邮件。大数据时代背景下，网络用户经常因电子邮箱中充斥着垃圾邮件而备受困扰，工作效率降低的同时，使用电子邮箱的体验度也大大下降。而将人工智能应用到垃圾邮件处理方面，可模拟人的思维对邮件作出分类处理，将收件箱垃圾邮件自动筛选出来并放入垃圾箱当中，使用户可以高效地阅览、处理邮件，既提高了工作效率，也使用户的信息安全得到了更充分的保障。
第三，人工智能在计算机防火墙中的应用。在计算机系统中防火墙扮演着至关重要的角色，当网络系统遭遇异常数据入侵时，防火墙能有效保护网络系统的数据信息安全。传统模式下，防火墙虽然可以拦截入侵，但存在灵活性不足的问题，防护效果达不到用户预期。在防火墙中应用人工智能则可有效提高防火墙的应变能力，使其更精准地辨识有害信息，降低计算机信息分类的复杂性，实现数据信息的高效处理。
（二）人工智能在数据挖掘中的应用
数据挖掘技术是应用价值很高的一项重要技术。在计算机网络中，数据挖掘是指通过合理地运用网络技术取得主机的对话内容，继而对这一内容予以详细地描述。具体而言：
第一，识别主机异常现象。在挖掘关键数据的基础上，一旦出现异常数据入侵，就会被及时发现并得到快速地分析与判断，这有助于防止系统因遭受攻击而无法稳定运行例如，当出现入侵主机的情况时，人工智能能够及时发现主机运行存在的异常，通过发挥自我学习、自我记忆的功能优势，及时对这些异常予以识别，并结合数据挖掘技术进一步对异常现象进行深入分析和检验测试。通过人工技术与数据挖掘技术的结合运用可以显著地提升对入侵对象的检验测试准确性。
第二，基于规则学习记录并分析异常数据。通过应用人工智能技术能够实现规则学习，记录下异常数据的入侵模式，并将其存储于数据库当中。这有助于系统能够快速精确识别异常数据，提高系统和数据的安全性。数据挖掘能力和数据处理能力关联极为密切，人工智能能实现对数据的深度挖掘和全面分析，使数据处理质量得到显著提升，并进一步保障系统安全。
第三，基于数据挖掘技术建立风险预警机制，一旦发现有异常数据入侵系统即可发出警报，继而利用智能模式做出相应的处理，保障系统安全。通过构建有效的风险预警机制，可以结合异常现象的显著特征进行详细描述，并对描述结果运用人工智能进行学习，对其入侵规律进行探索和分析，进而可以及时对入侵行为采取对应的应对方案，在提升系统抵御风险能力的同时，减少计算机网络中重要数据的丢失风险。
（三）人工智能在计算机网络管理与系统评价中的应用
通过人工智能技术与安全防护相关技术的结合，可以显著提升计算机网络信息的安全性。具体而言：
第一，识别有效数据，智能处理冗杂数据。通过应用人工智能技术可以从繁杂的碎片化信息中识别出有价值的信息，智能处理冗杂无用的信息。计算机网络管理与系统评价工作的主要目的在于科学地对信息进行管理，在加速信息流动和传递的过程中，促进信息的共享和反馈。通过合理的应用人工智能技术则可以显著提升计算机网络管理的智能化水准，借助自我诊断、信息反馈以及大数据技术分析等优秀功能，以智能化手段代替人工繁重任务，在减低计算机网络系统管理成本的同时，提升管理工作的效率和质量。
第二，形成完善的专家知识库，针对实际情况给出最优解决方案。人工智能具有强大的信息搜集能力以及分析判断能力，因此能够结合既定条件模拟人类思维来解决某些问题。人工智能在功能评价方面也有出色表现，其能够实现对功能情况作出最优解计算，使计算机运行效果得到显著优化。专家知识库中存在海量信息，应用于网络编码处理时，可显著优化系统管理、评价的质量与效率[5]。
（四）基于人工智能的AI Agent在计算机网络中的应用
AI Agent(人工智能代理)是一种通过定期对所信息进行收集，进而自动执行服务的程序，具备高度的智能性和自主学习型，一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，可以根据用户定义的准则，通过智能化的方式为用户提供符合其需求的信息，进而借助代理通信协议按时精准地推送给用户，具体而言：
第一，快速而全面的收集信息。通过利用AI AGENT技术,可以依据用户需求，借助人工智能技术优势，智能化、快速化地收集、分析和处理底部数据。在获取和处理大量数据的接触基础上，利用AI AGENT技术良好的学习和适应能力、优秀的算法模型，能够实现对外来信息的自动处理，实现对各种复杂任务和问题的理解和处理。同时，具备独立计算资源与行为控制机制，即便没有接到外部指令，也能结合系统实际情况和相关信息，实现对行为模式的自主控制。
第二，多样化的AI Agent应用场景。目前，AI Agent应用场景主要体现在强化学习、多模态学习、社交智能等方向。目前，我们已经看到的AI Agent在现实领域的应用主要有：AI Agent在自动驾驶中的应用，借助感知、决策和控制等功能，可以准确地感知周围环境、判断和预测交通情况，最终实现智能制的自动驾驶功能。AI Agent技术可以辅助医生进行疾病早期诊断，并在分析海量的医学数据和图像信息的基础上，为医生提供更加准确的疾病类型判断和诊疗方案建议。
总之，人工智能技术作为高科技领域中一颗璀璨的新星，已经广泛应用于各类领域成。在计算机网络技术中应用人工智能，能够显著提高网络信息数据的安全性，并促进计算机网络技术的迭代升级。随着人工智能技术的日臻成熟，其必将更加深刻地影响人们的生产生活，释放出更加巨大的应用潜力，促进计算机网络技术的持续发展与进步。
参考文献
[1]蔡志珍.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].大众标准化,2023,(19):137-139.
[2]徐金萍,董静.大数据背景下人工智能在网络技术中的应用[J].现代工业经济和信息化,2023,13(09):170-172.
[3]黄彦翔.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].大众标准化,2023,(17):139-141.
[4]尹蓉.基于人工智能的计算机网络技术应用研究[J].网络安全技术与应用,2023,(09):161-163.
[5]段冬,张娴.大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电脑知识与技术,2021,17(09):179-180+190.
作者简介：李玎，1980年3月30日，男，汉族，河北省邯郸市，现职：华南农业大学信息网络中心工程师，大学本科，毕业于解放军理工大学，研究方向：计算机网络、网络管理与安全。