一、引言

计算机网络技术在大数据的推动下发生了巨大的改变，利用计算机网络技术可以高效的提升信息的传输速度以及传输质量，在大数据背景下，信息量逐渐增大，为了有效的识别存在的异常数据以及异常情况，可以将人工智能引入计算机网络技术中，提升数据的处理效率以及数据的安全性。计算机网络为人工智能提供了数据传输和访问的基础环境，通过计算机网络，人工智系统可以获取各种形式的数据，进行学习和训练；另外，人工智能技术还可以为计算机网络提供更为智能化的管理方案，比如可以借助人工智能技术对网络负载以及宽带进行优化调度，更好的提升网络的安全性^[1]。基于此，本研究在人工智能视域下，针对计算机网络技术的应用展开了研究，探讨了人工智能在计算机网络技术中的应用价值，并就具体应用进行了研究与分析，通过系统的研究和总结，希望对未来人工智能视域下计算机网络技术的应用提供参考意见。

二、人工智能在计算机网络技术中的应用价值

（一）提升网络运行稳定性

大数据网络技术中，应用人工智能技术可以实现对网络状态的实时监控，更及时准确的发现网络状态的变化，监测异常情况，比如流量异常、网络设备鼓掌损坏等，通过优化监测检查，有效为网络运行的稳定性保驾护航。在人工智能视域下，可以通过智能分析自动调整网络配置优化网络资源分配的方式，进一步减少网络拥堵以及网络故障的发生，协助网络管理员更好的排查检修故障问题，恢复网络运行，确保网路运行持续稳定的运行发展^[2]。

（二）优化大数据信息效果

在大数据时代，信息的处理和分析可以为各项决策提供准确的依据，人工智能有强大的数据处理能力，可以很好的分析和处理大量的数据信息，借助自然语言处理技术、数据挖掘技术，发现数据与数据之间的联系，进一步提高数据处理的效率和质量，为管理者提供更为准确、全面的数据支持。人工智能不仅拥有强大的计算能力，能够迅速处理海量数据，还可以借助智能分析的能力，能够深入数据内部，挖掘出隐藏的价值与规律。通过集成自然语言处理技术，人工智能能够理解和解析人类语言中的复杂含义与情感倾向，使得机器能够“读懂”并“理解”文本数据，从而在处理例如社交媒体评论、客户反馈等非结构化数据时展现出巨大优势^[3]。这种能力极大地拓宽了数据分析的边界，使得更多元化的信息得以被有效利用，大幅度提升大数据处理信息的效果。

（三）提高计算机推理水平

人工智能具备强大的推理能力，应用于计算机网络技术中，可以通过学习和训练，更好的掌握网络知识规则，实现对网络状况的分析和网络发展的预测。比如，在路由优化方面，人工智能技术通过学习和分析网络流量的实时数据，能够预测未来的流量趋势和热点区域，自动调整路由策略，确保网络流量的高效传输。这种智能路由机制可以显著减少网络拥塞，提高数据传输速度和可靠性，使得网络资源得到更加合理的分配和利用。

三、人工智能在计算机网络技术中的具体应用

（一）在计算机网络安全管理的应用

在计算机网络中，安全问题始终是计算机网络发展的一个首要问题，网络安全漏洞在计算机网络发展中屡见不鲜，计算机网络安全不仅会威胁到计算机网络用户的财产安全，同时个人信息资料也面临泄露流失的风险。在传统的计算机网络中，采用简单的防火墙作为保护，对计算机网络信息起到一定的保护作用，但是这种防火墙安全管理模式存在一定的漏洞，在计算机网络发展的今天，保护效用逐渐降低。人工智能技术是一种智能化的技术手段，将人工智能技术应用于网络安全管理中可以更好的为网络安全提供保障。

比如利用机器学习算法对海量网络日志进行训练，可以构建出高效准确的威胁检测模型，及时发现并阻断潜在的安全威胁；在社交媒体网络安全保护中，可以通过自然语言处理技术，分析社交媒体、暗网论坛等渠道的信息，提前预警网络攻击趋势和策略；深度学习技术的应用，能够进一步提升对加密流量、恶意软件等复杂攻击手段的识别能力。人工智能技术可以协助构建智能化的网络安全防御体系，完善网络安全管理中智能威胁感知、智能响应与处置、智能策略调整等多个环节，根据网络环境和安全态势的变化，自动优化和调整安全策略，确保网络防护的持续有效。

（二）在计算机网络系统评价的应用

计算机网络管理在智能化的发展中需要将人工智能技术与电信技术作为基础， 在计算机网络系统评价中应用人工智能技术。比如，利用机器学习算法对海量网络流量数据进行挖掘与分析，可以精准识别网络中的异常行为模式，及时发现潜在的安全威胁或性能瓶颈；通过深度学习技术，可以构建复杂的网络模型，模拟不同场景下的网络行为，为系统优化提供科学依据；同时，人工智能技术还能实现自动化测试与评估，大大减轻人工负担，提高评价效率和准确性。

（三）在物联网网络功能管理的应用

物联网设备会产生海量数据，这些数据中有丰富的信息，但传统方法难以有效处理和利用。人工智能和机器学习技术能够智能地挑选和解析这些数据，提取有价值的洞察，并识别出传统数据处理方式无法察觉的模式。可以更好地理解物联网系统的运行状态，预测潜在问题，并优化系统性能。比如，人工智能可以通过分析物联网传感器收集的数据，预测设备故障发生的时间，并提前安排维护任务。这种预测性维护方法可以显著减少设备停机时间，降低维护成本，提高整体运营效率。

具体而言，人工智能有自主学习和适应决策的能力，人工智能使物联网设备能够根据其收集的数据做出独立决策。比如，在自动驾驶汽车、智能工厂等应用场景中，物联网设备需要实时处理大量数据并做出快速响应。人工智能算法可以赋予这些设备自主决策能力，提高系统的灵活性和响应速度。同时，机器学习算法还能使物联网系统随时间推移进行学习和适应，不断优化其决策过程，提高系统性能。

四、总结

综上所述，近几年，随着科学技术的不断发展和进步，计算机网络技术受到了越来越多的关注与重视，与此同时，人工智能技术的发展也越来越好。计算机网络技术的应用需求为人工智能技术的应用发展提供了方向，在融入人工智能技术以后，计算机网络技术有了更多的可能性，在网络安全管理、网络系统评价中都有了更好的发展。目前，计算机网络技术中，人工智能技术的应用前景广阔，可以很好的促进计算机网络技术的发展，只有不断加强人工智能技术在计算机网络技术中的应用，才能够更好的优化计算机网络技术的发展，为科技的发展贡献力量。

参考文献：

[1]宋义秋.计算机网络技术人工智能应用研究[J].新潮电子, 2024(1):82-84.

[2]李利东.人工智能在计算机网络技术中的有效应用[J].自动化应用, 2023, 64(1):104-106.

[3]孙宁宁.人工智能在计算机网络技术中的有效应用[J].电脑高手, 2023(4):969-970.DOI:10.12277/j.issn.1009-7007.2020.04.0484.

作者简介：邓建农 1970-08-01 男 湖北省通山县 汉 大学本科 高级讲师 湖北省通山县职业教育中心 研究方向：计算机网络技术应用