人工智能在计算机网络技术中的应用日益广泛，它的革新性打破了传统的数据处理和信息交换范围，随着大数据的涌现，人工智能技术在网络安全、资源管理方面展现了强大潜力，通过研究理解人工智能如何推动网络技术的创新，为未来的发展指明方向。
一、人工智能技术的特点

人工智能技术作为当今信息科技领域中不可获取的内容，它独特的特点和能力在各个领域展现出应用前景。人工智能技术具有自动化和智能化的特点，使用深度学习、机器学习算法让人工智能系统自动从海量数据中学习和识别模式，从而执行复杂的任务如语音识别或是图像分类，这种能力使得人工智能技术在自动驾驶、智能家居领域具有应用价值。人工智能系统还可以根据环境变化和反馈信息进行自我调整优化，从而提高性能，在推荐系统中，人工智能就会根据用户的历史偏好和实时行为调整推荐内容，从而提升用户满意度。同时还可以通过生成对抗网络（GAN）技术，让人工智能系统生成新颖的艺术作品、设计方案或解决方案，这些创造性的能力推动了艺术创作、设计优化的进步。此外，利用并行计算和分布式系统，人工智能也能够在短时间内处理大量数据并快速生成复杂的分析预测模型，这种高效性使得人工智能在金融风控、医疗诊断需要实时决策领域中得以应用^[1]。
二、人工智能在计算机网络技术中的应用优势

传统的安全系统往往依赖于事先定义的规则和签名来检测恶意行为，这种方法已经难以应对日益复杂和隐蔽的网络攻击，而基于人工智能的安全解决方案，特别是深度学习技术能够通过学习大量的实时数据流并识别出异常模式和不寻常的行为，因此可以提高对未知威胁的检测率，机器学习模型能够分析网络流量、用户行为模式，及时发现并应对潜在的入侵行为，从而大大增强了网络的防御性能。在现代网络环境中，资源的有效管理可以提高维持服务质量，人工智能技术会对数据做好实时的分析预测，动态地调整优化资源分配，进而可以应对流量波动和服务请求的变化，例如基于机器学习的负载均衡系统，根据当前的网络负载情况和用户需求自动调整服务器的工作负载，进而保障所有用户都能够获得稳定和高效的服务体验，这种智能资源管理可以提升网络的性能和响应速度，也可以减少资源浪费，让整体的运营成本大大下降。此外，通过分析用户行为模式和偏好，人工智能系统也能精确地预测用户需求并提供个性化的建议，例如在电子商务平台上，人工智能技术可以根据用户的历史购买记录，以及相应的浏览习惯推荐符合其兴趣的产品，从而提高购买转化率，这种个性化服务可以很好地增强客户忠诚度，进而为企业创造更多的商业价值^[2]。
三、人工智能在计算机网络技术中应用的不足

（一）人工智能技术的复杂性和资源消耗

人工智能系统需要大量的数据训练和模型优化，这需要庞大的计算资源和存储能力，特别是在大规模网络环境中如云计算，要求人工智能系统实时处理分析海量数据，这给硬件设施运维带来了巨大的成本压力，尤其是在实时数据处理和响应速度要求高的应用场景中，人工智能系统并无法在短时间内完成复杂的模型训练和推理，因此会影响到其在实时决策和应对突发事件中的实用性。
（二）在网络安全应用中的不足

尽管人工智能技术可以通过学习和模式识别检测出许多已知的攻击模式，但对于未知的零日漏洞和高级持久性威胁（APT）攻击，人工智能系统会表现出脆弱性，攻击者利用对抗样本和欺骗性技术来误导和规避人工智能系统的检测，从而使得其在面对复杂和高度隐蔽的攻击时效果大打折扣。而且人工智能系统在安全领域的误报率和漏报率问题也比较明显，高误报率会让管理员对安全事件的真实性产生怀疑，从而降低安全防护系统的可信度。
（三）资源管理和优化中的不足

虽然人工智能技术可以利用预测分析和自动化调整来优化资源分配，但在多变和高度动态的网络条件下，人工智能系统无法实时优化资源，特别是面对大量用户同时访问和复杂的业务需求时，尤其是在云计算环境中，虽然人工智能系统可以根据实时负载做好自动调整，但如果没有考虑到用户行为的变化，没有考虑到业务需求的不确定性，就容易让资源过度或不足分配，因此容易让整体系统的性能下降^[3]。
四、人工智能在计算机网络技术中的应用

（一）在计算机网络管理中使用人工智能技术

人工智能技术可以利用实时监控网络流量，结合设备状态自动识别预测潜在的故障点或异常情况，分析设备的性能数据和日志信息，检测到的硬件故障或网络拥塞，并及时发出警报或采取自动化措施来减轻潜在的影响。随着网络攻击日益频繁，传统的安全防护手段已经不再能够应对新型的攻击技术，而人工智能技术可以结合使用机器学习和深度学习算法分析大量的网络流量和行为数据，识别出异常模式，找出潜在的安全威胁，例如人工智能系统学习正常用户的行为模式并发现异常的活动或异常的数据流量，从阻止潜在的入侵或数据泄露，而且人工智能还可以帮助网络管理员及时响应安全事件，通过提供实时的安全威胁情报和来加强网络的整体防御能力。另外，在大规模网络环境中如数据中心，结合人工智能技术才能分析预测用户的需求模式，万完成自动化地调整，做好对优化资源的分配利用，例如基于人工智能的负载均衡系统，根据当前的网络负载和服务需求动态地分配流量和负载到最优的服务器或节点，以此来保障所有用户都能够获得高效稳定的服务，这种智能资源管理可以提升网络的响应速度，降低运营成本，从而达到对资源的高效利用。
（二）在数据搜集分析中的应用

在大数据环境中使用人工智能技术的应用展示在数据搜集和整合方面的优势，由于传统的网络管理依赖于手动收集处理数据，因此这会限制管理人员对大规模数据的全面理解，人工智能技术需要能够自动化地从多个数据源中收集、整合和清洗数据，如来自网络设备、服务器日志和用户行为的数据，通过数据的搜集整合，让网络管理员可以获得更准确全面的网络状态以及对应的性能信息，从而为决策提供更有力的支持。然后可以利用机器学习和深度学习算法，让人工智能技术可以分析历史数据，做到实时数据流，并识别出潜在的趋势，从而进行精确的预测，尤其是人工智能系统可以分析网络流量的变化模式，并预测用户行为的趋势，及时预测出出现的网络拥塞或性能问题，使管理人员及时采取预防措施或优化网络资源的分配，利用这种方式来帮助组织更好地规划和管理网络资源，进而应对未来的挑战和需求。为了进一步增强网络管理的响应速度，更要重视该技术在实时数据处理和决策支持中的应用，特别是在面对动态变化的网络环境的业务需求时，通过高效的数据流处理，并结合即时的决策支持来快速识别响应网络中的异常事件，人工智能系统需要在检测到网络故障或安全威胁时自动发出警报并提供推荐的修复措施，以此来帮助管理人员迅速采取行动，进而能够最大限度地减少服务中断或数据泄露的风险^[4]。

（三）在数据收集分析中的应用

自动化数据的抓取处理，可以对多源数据的即时收集，做到实时更新，通过网络传感器或监控设备自动采集设备状态、流量数据和应用程序日志，同时与云端或中心数据存储系统实时同步，让管理人员可以随时获取最新的网络运行状态和性能指标，这种实时数据收集能力可以提高网络管理的响应速度，为后续的数据分析决策提供数据基础。在大规模和复杂网络环境中，各种数据源产生的数据类型和格式千差万别，如何将这些异构数据有效地整合和清洗成为网络管理的一大挑战，而使用人工智能技术，就可以结合强大的数据处理和模式识别能力来自动识别和修正数据中的不一致之处，从而提升数据的准确性和可信度，尤其是可以利用自然语言处理和机器学习算法识别不同设备或系统生成的日志文件，将其转化为统一的数据格式，以便进行后续的数据分析挖掘，这种数据整合清洗的智能化处理可以大大节省人力资源和时间成本，为网络管理人员提供更加一致的数据视图。另外，人工智能系统也会通过分析网络流量的变化模式预测出出现的网络拥塞，帮助管理人员及时采取措施避免问题影响，通过数据驱动的方式为网络管理人员提供个性化的决策支持，如优化资源分配或改进安全措施，提升整体网络效能，显然这样的数据分析挖掘的智能决策支持可以更好地提高网络管理的响应速度，帮助提前发现并及时解决潜在的运营问题，以此来进一步降低运营风险。
（四）在网络资源共享中的应用

首先，人工智能在网络资源调度和负载均衡中的应用是其提高网络资源共享效率的重要方面。传统的资源调度方法往往基于静态规则或手动配置，这种方式难以应对动态变化的网络负载和应用需求。人工智能技术能够通过实时数据分析和预测，自动化地调整和优化资源的分配和利用。例如，在云计算环境中，人工智能系统可以根据实时的网络负载情况和服务请求量，动态地分配虚拟机或容器实例到最优的物理服务器或计算节点，从而确保所有用户能够获得稳定和高效的服务体验。这种智能化的资源调度和负载均衡策略，不仅提升了网络的响应速度和系统的可扩展性，还能够减少资源浪费和运营成本，实现资源的最大化利用。在现代网络环境中，网络带宽直接影响着用户的数据传输速度，人工智能技术需要使用实时监控，分析网络流量数据，识别出高频和高优先级的应用流量，并对其做好相应的优先级调度，例如根据用户的需求动态调整网络带宽的分配比例，让关键业务和应用可以优先获得足够的带宽资源，从而提升响应速度，这种智能化的带宽管理策略会优化网络资源的利用。值得注意的是，重视分析大量的网络流量数据和用户行为模式来及时响应潜在的安全威胁，注意做好采取自动化的防御措施，监控分析用户的登录模式以及访问行为来发现异常活动，并立即采取隔离措施，防止潜在的数据泄露或系统入侵^[5]。
（五）在软硬件升级更新中的应用

首先，利用实时监控分析系统运行状态自动检测出需要更新的软件版本或补丁，并预测潜在的升级风险，分析历史升级数据和用户反馈，识别出存在的兼容性问题或系统漏洞，提前采取必要的预防措施，以此来最大程度地减少升级过程中的中断，避免出现数据丢失风险，利用这种智能化的软件升级管理提高升级的成功率，并注意降低管理人员的工作负担，以此来保障网络系统的持续性。当前网络设备技术的不断进步，让硬件设备的升级和维护工作开展更加关键，使用人工智能技术来监控设备的运行状态，及时找出存在的硬件故障，以便可以提前预测设备的寿命，尤其是要注意让人工智能系统分析设备的传感器数据以及历史运行记录，及时检测到设备温度异常，进而自动发出警报并建议适时的维护或更换计划，这种智能化的硬件维护管理能力主要是为了延长设备的使用寿命，提升网络系统的整体运行效率。在面对复杂和多变的网络环境时，结合大数据分析，从海量的历史数据和实时环境数据中提取出关键的升级决策指标，可以分析用户的需求趋势和市场变化，预测未来网络系统的需求，为管理人员制定合理的升级路径。

结语：在计算机网络技术中，人工智能的应用可以显著提升效率、优化资源利用，通过对智能化的数据分析，人工智能为网络管理带来无限希望，创造一个更安全高效的网络环境，当前技术的日益成熟，期待人工智能在未来进一步发挥作用，推动网络技术创新进步，随着技术的增长，也要注意确保人工智能的应用符合伦理和法律标准，确保网络安全，保护用户权益。

参考文献：

[1]孟磊. 大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J]. 数字通信世界, 2024, (05): 102-104.

[2]岳春龙. 人工智能在计算机网络技术中的应用探究[J]. 信息记录材料, 2024, 25 (05): 124-126.

[3]林洪阳. 人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J]. 中阿科技论坛(中英文), 2024, (04): 103-107.

[4]王永明. 人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J]. 网络安全技术与应用, 2024, (04): 137-139.

[5]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 (03): 164-166.

作者简介：

1.杨奎（1984--），男，河南郑州人，硕士，大数据高级工程师，主要研究方向:信息系统工程，大数据工程和人工智能应用。

2.通讯作者：李红雨  单位：河南省政务大数据中心  省市：河南省郑州市  籍贯：河南省方城县  学历：硕士研究生  职称：工程师 研究方向：大数据。