近年來，隨著經濟的不斷發(fā)展，人們生活質量的提高，于是，對計算機網絡的依賴也變得越來越高，計算機網絡已在人們的生活學習和工作的各個方面廣泛使用。所以，計算機網絡信息的安全性得到了高度重視，并且對網絡的管理也更為嚴格。因此，作為網絡運營商有必要提高收集和組織網絡數(shù)據(jù)和信息的技術水平，以確保管理過程中信息和數(shù)據(jù)的持續(xù)傳輸。

當前網絡技術中存在的隱患，信息安全問題。一些計算機軟件在設計中由于自身存在較大的不足，因而高效的計算機運轉可能會導致軟件暴露自身的漏洞，且在短時間能無法自行修復和重建。這樣就為黑客盜取信息提供了機會，一些黑客或不法犯罪分子便會利用這一機會竊取大量信息，并進行一些非法的勾當。這將客戶信息安全完全置于了風險之中。再者，計算本身在拷貝和存儲硬盤信息的時候就會有信息泄露的風險，且如果信息不小心被刪除，則很難被恢復，這樣一來又徒增了計算機應用過程中的安全隱患。

傳統(tǒng)計算機對復雜網絡數(shù)據(jù)的處理和傳輸?shù)挠绊懖槐M如人意，因此很難有效地處理和分析獲得的數(shù)據(jù)和信息，并及時對收集的數(shù)據(jù)和信息的真實性做出正確的判斷，從而導致過濾導致過濾網絡信息的功能不強。因此，當前情況要求網絡運營商在進行網絡安全工作時結合當前業(yè)務特征的合并，建立一個快速有效的智能操作系統(tǒng)。為了使人工智能技術能夠有效地用于計算機網絡技術，應支付以提高智能程度。因此，應聯(lián)系計算機網絡技術的實際需求，人工智能的智能程度應該是有效的，并持續(xù)穩(wěn)定，從而促進其在計算機網絡技術中的完整發(fā)揮。

對于人工智能指的是計算機模擬人的思維和處理問題的方式，同時利用自身的程序和算法以快速解決遇到的問題。人工智能的出現(xiàn)離不開網絡技術的支持，其主要依靠現(xiàn)代信息技術誕生。與傳統(tǒng)的計算機處理信息相比，人工智能相對能夠更高效、更準確地處理信息。人工智能技術還能自動檢索并發(fā)現(xiàn)計算機技術本身的漏洞。未來人工智能的發(fā)展方向將與認知神經、情緒情感、模糊處理等領域相結合。

計算機本身具有較快的運算速度，且當配備較為高級的處理器后能夠有效應對和處理各項問題，但這一過程中過度依賴于計算機設備的性能，一旦性能老化，計算機處理速度也會隨之降低。而人工智能的出現(xiàn)可以優(yōu)化解決這一問題，提高計算機處理問題的自主性，因而網絡技術與人工智能的有效結合能夠同時發(fā)揮兩者的最大優(yōu)勢，提高計算機本身信息接受和反應速度，增強對事件處理的效率和質量，實現(xiàn)兩者的共贏。

人工智能使重復的任務自動化，例如，它會對低風險警報或繁瑣的數(shù)據(jù)任務進行分類，以便讓分析師有時間進行更高價值或戰(zhàn)略決策。機器學習負責低層次的威脅情報的數(shù)據(jù)整理和分析，這樣人類分析師就可以從基本的數(shù)據(jù)收集工作中解脫出來，分析更有價值的信息，以進行更高價值的戰(zhàn)略決策。

實際的測試表明，理想的網絡安全性能或準確性往往是人類和人工智能的結合成果，而不是單獨進行判斷。安全工具的增強在未來幾年對安全團隊來說可能是必不可少的。事實上，市場上的一些技術已經支持UI工具，使網絡專家能夠合并威脅類型來重新訓練機器學習模型，并根據(jù)問題配置特定的修復程序。

應用舉例：

1.智能反垃圾郵件系統(tǒng)

人工智能應用在反垃圾郵件系統(tǒng)中，除了可以保護用戶數(shù)據(jù)的安全外，最主要的是可以檢測掃描用戶郵件并進行智能識別，及時發(fā)現(xiàn)其中的敏感信息，同時采取有效防范措施阻止惡意郵件，使用戶免受垃圾郵件騷擾之憂。當前使用的騰訊企業(yè)郵箱就已經把這項人工智能反垃圾郵件系統(tǒng)運用在其中，效果顯著。

2.智能防火墻系統(tǒng)

防火墻作為網絡安全設備已被普遍應用。傳統(tǒng)的防火墻需要依靠網絡管理員為其設置安全規(guī)則來準許什么數(shù)據(jù)包可以通過、什么數(shù)據(jù)包應被拒絕。這里面更多的是依靠管理員來保障數(shù)據(jù)包的安全性，單就防火墻本身是無法判斷一個正常的數(shù)據(jù)包和一個惡意的數(shù)據(jù)包有什么不同。而智能防火墻引用的識別技術，可以很好地自行分析和處理相應的數(shù)據(jù)，同時又能巧妙地融合代理技術和過濾技術，不但可以降低計算機對數(shù)據(jù)的運算量，還能拓寬監(jiān)控范圍，有效地攔截對網絡有害的數(shù)據(jù)流，從而更好地保障網絡環(huán)境的安全。

3.智能入侵檢測系統(tǒng)

在網絡安全威脅日益嚴重的今天，入侵檢測技術的重要性不言而喻。傳統(tǒng)的入侵檢測技術在檢測速度、檢測范圍和體系結構等方面均存在短板。為了彌補這些短板，智能入侵檢測系統(tǒng)借助人工智能中的模糊信息識別、規(guī)則產生式專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和人工神經網絡等技術，提升入侵檢測效率，并且可以最大程度地抵御來自于各方病毒入侵所帶來的潛在威脅。

4.網絡監(jiān)測與控制

要想實時地掌握計算機網絡中的信息，需要網絡具有將數(shù)據(jù)信息上傳的功能。目前，已有諸如深度報文檢測(DPI)等系統(tǒng)采用探針方式來搜集網絡流量數(shù)據(jù)信息，同時DPI還可以進一步收集網絡運行狀況、網絡服務質量信息以及資源使用等情況。