摘要：文章首先阐述了大数据与人工智能内涵,探讨人工智能在智能网络管理、网络安全防御、数据分发与路由优化、网络性能提升等方面的应用；其次,分析了其面临的问题,包括数据隐私与安全、算法复杂度与计算资源需求、模型可解释性与可靠性等；最后,提出了强化数据隐私与安全保障、优化算法与资源管理、提升模型可解释性与可靠性等策略。研究表明,人工智能在计算机网络技术发展中作用关键,虽面临挑战,但通过有效策略可推动其在该领域的发展与应用,为网络技术创新与优化提供有力支撑。

　　关键词：大数据；人工智能；计算机网络技术；应用；策略

　　当今数字化时代,大数据与人工智能已然成为推动各领域变革的关键力量,计算机网络技术亦身处其中。随着互联网的普及,数据呈爆炸式增长,大数据时代悄然来临,其海量、高速、多样的特性给计算机网络技术带来了前所未有的挑战。而人工智能凭借其强大的学习、推理与决策能力,逐渐在计算机网络技术领域崭露头角。从网络管理到安全防护,从数据分发到性能优化,人工智能正以独特的方式重塑着计算机网络的运行模式与发展轨迹。

　　1大数据与人工智能原理概述

　　1.1智能分析与预测原理

　　人工智能在计算机网络管理中的应用主要依赖于机器学习算法,特别是监督学习、无监督学习和深度学习等技术。系统通过持续收集并处理海量的网络数据,如用户行为模式、应用使用频率、网络流量分布等,从中挖掘出隐藏的规律和趋势。例如,利用时间序列分析或聚类算法,可以识别出网络使用的高峰与低谷时段,以及不同区域或用户群体的流量差异[1]。这些分析结果为网络流量预测提供了依据,使网络管理员能够提前预知资源需求,进行带宽分配和负载均衡的优化。

　　1.2模式识别与决策优化原理

　　在网络安全领域,人工智能通过深度学习等模式识别技术,对海量网络流量数据进行特征提取和分析,不仅能够识别出已知攻击的特征,还能发现未知威胁的异常模式,有效识别伪装成正常业务的攻击行为。例如,通过分析数据包的源/目的地址、端口号、协议类型及载荷内容,结合已知的攻击库和正常行为模型,AI可以判断是否存在风险,甚至区分攻击来源是外部黑客还是内部用户。在数据分发与路由优化中,AI同样运用复杂的决策算法,综合考虑网络拓扑、用户分布、数据热度、链路质量、延迟、带宽利用率等多维度因素

　　2大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

　　2.1入侵检测系统设计

　　构建高效IDS实质就是在海量、高速的网络流量中准确判别各种可能发生的入侵行为,尤其是利用新的漏洞或者采取新型攻击方式进行入侵的威胁。传统的基于规则或者简单的特征匹配方式的IDS很难跟踪这些方式多变的攻击手段,因此需要融合深度学习和时序分析方法的混合模型解决。将具有强大的特征提取功能的CNN用于提取网络数据包或者日志信息中局部模式以及空间特征,将具有良好的时序建模能力的LSTM或其变体用于对获取到的特征进行时序建模,挖掘攻击行为的序列特征及演变规律[2],同时还可以通过该模型更好地学习网络流量的复杂模式,从而提高对零日攻击、APT攻击等隐藏的入侵行为检测的准确度和实时性。各模型性能分析如表1所示。

　　2.2恶意代码检测技术

　　随着恶意代码越来越庞杂,一些简单的静态分析手段或者单一的签名检测手段难以应对。利用GNN等技术进行恶意代码的图特征提取可以使得检测能力有所提升。GNN擅长处理图结构化数据,能将恶意代码以及行为关系抽取出图模型,基于图节点（函数/指令/系统调用等）、图边（调用关系、数据流等）的属性来学习出一个代表其状态向量,以此来挖掘恶意代码内部复杂的、非线性的特征模式。相比于传统的静态分析或直接依靠签名方式,利用GNN能够更加深刻地去理解恶意代码的行为逻辑以及结构特征,对于一些经过加壳、变种的恶意软件来说具有更好的识别效果；还可以通过引入动态分析技术观察恶意代码在沙箱下的运行表现,提取准确的行为特征与GNN提取的图结构特征相结合形成更加多维的检测模型。恶意代码检测技术性能对比分析如表2所示。

　　2.3智能身份认证

　　智能身份认证旨在超越传统的静态密码验证,通过分析用户的行为特征,实现持续、动态的身份验证,以应对密码泄露、凭证盗用等安全威胁。行为特征分析关注用户在操作设备时的细微行为模式,如打字节奏、鼠标移动轨迹、触摸屏滑动模式、操作习惯等。通过机器学习算法,系统可以建立用户的正常行为基线,并在用户操作过程中持续进行比对。当检测到行为模式发生显著偏离时,系统可以触发额外的验证流程或发出安全警报。这种基于行为特征的持续身份认证,在不影响用户体验的前提下,能够显著提升账户的安全性,尤其适用于移动设备和远程访问场景。

　　3人工智能应用于计算机网络技术面临的问题

　　3.1数据隐私与安全问题

　　人工智能在计算机网络技术的应用当中所面临的困难主要体现在如何处理数据隐私和安全问题上。人工智能应用需要收集用户的相关信息、网络使用情况等海量的数据,而这些数据中包含用户个人信息、公司商业机密和网络相关的操作日志等内容,一旦数据发生泄露,会极大地侵犯用户的隐私,进而引起人们对于人工智能产生的不信任感[3]。此外,人工智能也有被黑客利用的可能性,黑客如果拿到人工智能系统的数据,就可以将其修改或者盗用。这样不但会影响人工智能技术的应用,还会使人工智能系统成为非法活动的平台[4]。

　　3.2模型的可解释性与可靠性问题

　　人工智能模型具有不可解释性、不稳定性。一方面,很多人工智能模型本身是“黑箱”,看不清、看不懂也无法解释自己的决定,在网络环境中,就会导致网络故障诊断、安全策略制订等工作难以开展,不便于运维人员及时处理相关问题。此外,人工智能模型的可靠程度受限于多种因素,比如训练数据和训练过程等。计算机网络的运行环境并不是单一的、固定的,而是复杂多变的。复杂多变的网络环境中存在着一些不确定性或者不稳定因素,比如环境数据中存在噪声、缺失、数据分布不均等情况,这些都不利于计算网络安全性能检测。

　　4人工智能应用于计算机网络技术的策略

　　4.1强化数据隐私与安全保障

　　对于人工智能运用到计算机网络技术中的数据隐私和安全问题,要做好相应的多方面的防范措施。一是要完善严密的数据加密,通过应用先进的加密算法将网络中流转的数据及存储数据全部进行加密,保证数据均为密文形式,即使遭到他人窃取也无法获取数据信息。二是完善数据访问控制措施,在数据流动和存储中根据不同的角色设置相应的权限等级,规定只有有授权的人员或相应的系统组件才能在一定的范围内对数据进行操作。三是加强数据匿名化处理,即在数据收集过程中对一些可辨识的个人信息或者敏感业务的数据进行匿名处理,在此阶段将信息通过一定的方式进行转化,确保其仍旧保留原有的价值,但是又不会涉及具体的个人信息。四是建立完善的数据安全审计机制,及时监测、排查并预警数据存在的安全隐患。

　　4.2优化算法与资源管理策略

　　针对人工智能算法复杂度高、计算资源消耗大等问题,需要通过有效的优化手段加以解决。从算法层面看,要开发轻量化高效率的算法,对已有的算法进行简化、优化,并去掉多余的部分,减少其中的参数量,保持算法准确和有效。此外,还可以利用模型压缩的方法来压缩模型大小,在不影响其主要功能的基础上缩减其体积,使其能够在资源有限的计算机网络环境中部署运行。从资源层面上来说,需要建立起智能化的资源分配和调度机制,基于人工智能应用任务的重要程度、计算复杂性及网络设备本身所拥有的资源情况,做出针对性的分配。例如引入云计算、边缘计算等新型计算模式,将计算任务卸载到具有更高计算能力的云端或边端节点去运行,减轻本地设备的资源压力。

　　4.3提升模型可解释性与可靠性策略

　　针对人工智能模型在计算机网络技术应用中存在的可解释性及可靠性问题,采取合理的策略非常有必要。增强可解释性方面,开发可解释的人工智能框架是一种有效的手段,利用可解释的人工智能框架,生成模型决策的说明文档或者解释性报告,对模型作出某一判断的原因或推导出这一结论的过程予以说明。提高可靠性的方法是强化数据质量控制,严格做好数据采集工作,从源头上剔除噪声、有误和残缺的数据,保证数据的正确和一致,同时运用多种方式的数据增强以及交叉验证等方法对人工智能模型进行训练,使人工智能模型可以更好地适应计算机网络环境的复杂性和变化性,降低由于数据偏斜或环境变化造成的误判。

　　5结语

　　在大数据时代,人工智能于计算机网络技术的应用成效显著且前景广阔。其应用涵盖智能网络管理、安全防御、数据分发与路由优化、性能提升等多方面,极大革新了网络运行模式。然而,应用过程中数据隐私与安全、算法复杂度与资源需求、模型可解释性与可靠性等问题亟待解决。通过强化数据保障、优化算法与资源管理、提升模型特性等策略可有效应对。展望未来,人工智能有望在计算机网络技术中持续深耕,更精准地处理复杂网络事务,进一步突破现有局限,推动网络智能化迈向新高度,为各行业数字化转型提供更坚实可靠的网络支撑。

参考文献

　　[1]闫军.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2024,45(3):164-166.

　　[2]李闺梅.大数据时代人工智能在计算机网络技术中应用分析[J].信息产业报道,2024(2):166-168.

　　[3]韩璐.大数据时代背景下人工智能技术在计算机网络安全中的应用研究[J].科技资讯,2025,23(4):44-46.

　　[4]马瑞真.计算机安全技术在电子商务中的应用探讨[C]//2024人工智能与工程管理学术交流会论文集.2024.