摘要：随着计算机网络规模的扩大和数据量的增加，传统的网络管理和维护方式已经无法满足现代网络环境的需求。为了应对这一挑战，人工智能技术开始在计算机网络技术中得到广泛应用。基于此，本文旨在对人工智能在计算机网络技术中应用的意义进行全面概述，随后深入探讨人工智能在计算机网络技术中的具体应用。通过对相关领域的深入剖析，以期为相关研究和应用提供有益参考。

关键词：大数据背景；人工智能；计算机网络；应用

引言

信息时代的到来，使计算机网络技术的重要性被凸显，与人们生活关系日益紧密，原有技术运用方式不再适用，无法提升计算机网络的性能。为此，相关人员要正确认识人工智能，掌握运用人工智能的能力，并根据计算机网络发展需要，不断创新运用人工智能的方式，实现优化网络性能的目标，提高计算机网络技术应用效果，使计算机网络长期处于稳定的运行状态。

1人工智能在计算机网络技术中应用的意义

1.1有利于强化计算机网络逻辑

人工智能技术具有强大的逻辑推理能力，可智能分析网络系统存在的潜在问题与空间优化可能，并合理推理出优化方案，进而达到智慧化的系统管理。例如，利用人工智能技术能精准定位网络故障，并通过数据分析与建模推理出问题的最优解决方案。此外，人工智能技术能运用在数据隐私与网络安全防护中。例如，借助外入侵检测系统，人工智能技术能主动防御并修复相关漏洞，有效提升网络运行的安全性。

1.2有利于优化系统运行效能

为提高计算机网络系统运行效能，传统计算机网络通信往往是手动设置网络设备参数。这种人工干预的系统管理模式在很大程度上制约了系统的高效运行，尤其是出现网络故障或网络性能降低时，会对日常生活、工作、生产等造成影响。利用人工智能技术可优化系统运行性能，既降低了人工干预成本，又保证了数据交互的稳定性。例如，在网络管理过程中，人工智能技术可主动识别并排除网络故障，并通过自主配置网络设备参数优化系统性能，从而提高系统稳定性。此外，人工智能技术能自主分配带宽、优化拓扑结构，进而拓展网络吞吐量。例如，借助流量分类技术，人工智能技术通过自主学习可主动识别网络流量，并根据流量类型进行智能分配，进而提高网络传输效率。

2计算机网络安全现状

首先，黑客攻击技术水平有了明显的提升。在大智移云技术迅速发展的今天，网络安全、人工智能、大数据在人们的生活、工作和学习中扮演着关键性的角色。专业人士及非专业人士投入了诸多的时间和精力学习相关技术，互联网中的文字、图片、音频、视频资源较为丰富，在这样的现实背景下，公众的计算机技术水平有所提升，但是法律意识却停滞不前。有的公众为了实现自身利益的最大化，以盈利为目的，直接利用相关技术攻击存在安全隐患的网站，最终导致网络安全威胁日益提升。其次，网络攻击的方式更加多元。在物联网及互联网迅速发展的过程中，计算机网络更加复杂，连接网络的智能终端设备较多，不再局限于笔记本以及台式电脑，这些为黑客入侵提供了便利，导致网络安全防御难度持续上升。最后，网民的网络安全防御意识不足。大部分网民没有系统学习大智移云的相关技术，对计算机网络安全知识知之甚少，还未形成计算机网络安全防御意识，对安全意识和法律意识较为淡薄，这一点导致计算机网络安全防御工作面临重重阻碍。为了突出重围，人工智能技术及大数据技术的整合利用是前提，直接关乎计算机网络安全防御系统的多元功能，有助于该系统积极应对时代发展的挑战及冲击。

3大数据背景下人工智能在计算机网络中的应用

3.1软硬件的升级

随着人工智能技术的广泛应用，网络领域对软硬件的升级提出了更高的要求。首先，人工智能需要大量的计算能力来执行复杂的算法和模型训练。因此，网络设备的硬件需要不断升级，以适应人工智能应用对计算资源的巨大需求。其次，人工智能的算法支持也成为软件升级的关键。传统的网络管理和安全系统往往无法满足对实时数据处理和智能决策的需求。通过引入人工智能，网络软件需要不断优化和升级，以支持更智能的网络监测、安全防护和性能优化。特别值得注意的是，软件定义网络（SDN）等新技术的兴起受益于人工智能的推动。SDN通过将网络控制和数据传输分离，实现了网络的灵活性和可编程性。而人工智能的引入更是为SDN提供了更为智能的控制和决策机制，使其能够更好地适应动态的网络环境。

3.2数据分析与决策

大数据时代背景下，海量数据已逐渐成为网络运行与管理的重要资源。在此背景下，人工智能作为一种新兴的信息处理方法，从预测性维护、实时决策支持和业务流程优化等多个方面，建立基于数据智能分析的网络化管理系统。人工智能在网络决策制定中的另一项关键应用在于实时决策支持。随着大数据流的不断涌现，网络问题和事件呈现出日益复杂和快速变化的态势。通过实时分析大数据流，人工智能迅速识别、应对网络问题，为决策者提供及时、准确的决策支持。通过利用实时数据，网络管理员精准掌握网络状态的关键信息，迅速做出明智决策。例如，当网络流量突发增长时，人工智能可以迅速调整带宽分配策略，有效预防网络拥堵的发生，一旦检测到攻击事件，系统会立刻启动防御机制，确保网络安全不受威胁。这种基于实时数据的决策支持机制，使网络在面对各种复杂情况时能够迅速、智能地做出响应，极大地提升了网络的响应速度和整体运行效率。

3.35G网络与智能边缘计算

5G网络与智能边缘计算作为当下计算机网络领域的两大热门议题，二者的融合为网络通信与应用领域带来了前所未有的可能性。5G网络作为移动通信技术的最新一代，即第五代移动通信技术，拥有显著的技术优势。具体而言，5G网络提供了更高的带宽，使得数据传输速度大幅提升；更低的延迟为实时交互和响应提供了强有力的支持；更大的连接密度满足了大量设备同时接入网络的需求。这些优势共同赋予了5G网络更广泛的应用场景，使其能够支持包括物联网、虚拟现实、增强现实等在内的多样化设备和应用。智能边缘计算是一种将计算和数据处理过程向网络边缘转移的前沿技术。此项技术通过在网络的边缘设备上部署计算资源和存储功能，旨在达成更迅捷的数据处理速度和更低延迟的应用响应。

3.4网络管理系统

在网络管理系统中，人工智能的应用标志着网络运维的革新和智能化。通过实时监测网络设备的状态和性能，人工智能能够迅速捕捉潜在的问题并提前预测设备可能的故障。这种预测性的管理方式有助于防范网络中断，减少不必要的维护时间，提高整体系统的可用性和稳定性。另外，通过深度学习算法，网络管理系统能够更好地理解网络的负载情况和用户需求。基于这些智能分析，系统可以动态调整网络资源的分配，实现对带宽、存储和计算资源的智能管理，提高网络的利用率和性能。

结束语

综上所述，计算机网络技术运用过程中，人工智能具有较高的应用价值，只有科学运用人工智能，才能使构建的网络运行更为稳定。相关人员需关注行业发展趋势，学习先进的人工智能运用理念，根据计算机网络技术运用现状，不断创新运用人工智能的方案，推动计算机网络智能化转型，降低网络出现故障的可能性，使网络性能符合人们使用需要。

参考文献

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