9网络通信与安全NetworkCommunication&Security电子技术与软件工程ElectronicTechnology&SoftwareEngineering1人工智能在计算机网络技术中的应用场景1.1基于人工智能的网络攻击检测和防范随着计算机网络技术的发展，网络攻击已经成为了一个全球性的安全威胁。传统的网络防御方法难以抵御新型网络攻击，因此，基于人工智能的网络攻击检测和防范变得越来越重要。1.1.1人工智能在网络攻击检测中的应用在现代网络攻击环境中，传统的攻击防御技术已经不能满足网络防御需要。深度学习技术可以通过模型自主生成特征，能够更好地识别和分类不同的网络攻击，而且这种技术不需要过多的人为干预和规则设定。再结合大数据分析技术和云计算等技术手段，可以使网络攻击检测系统达到更高的安全性和可靠性[1]。1.1.2基于人工智能的网络攻击防范系统设计与实现针对目前一些常见的网络攻击形式，本文尝试采用基于深度学习的网络攻击检测及防范系统的设计。通过前端设备的日志分析及丰富的数据库记录，经过后端数据分析筛选出涉嫌攻击的IP源地址并设定防御规则或转移至专门的虚拟机进行监控。1.1.3基于人工智能的网络攻击防范系统实验评估为测试该系统是否有效，本文在实验环节中建立了相应的仿真平台，在不断更新的数据集下对该防范系统进行评估。评估结果显示基于深度学习的网络攻击检测及防范系统具有较高的精度和可靠性。1.2基于人工智能的网络性能优化与管理1.2.1人工智能的网络性能优化在网络性能优化领域，传统方法即通过设定静态的阈值限制，然后根据观测结果进行手动调整来改进网络性能。而基于人工智能的网络性能优化方法可以根据大量的日志数据及网络指标自行分析并做出调整，减少了人力干预的时间及费用。1.2.2人工智能的网络性能管理基于人工智能的网络性能管理主要通过机器学习和深度学习等技术对网络流量及其它运行数据进行分析和监控来提高网络质量。比如通过分析网络拥塞的特征及统计数据，自主调整网络流量的传输路径，优化网络性能，避免出现拥塞现象等。这个过程中需要相关技术人员制定相应的管理策略及时处理异常情况。1.2.3人工智能的网络性能预测基于人工智能的网络性能优化与管理技术可以利用大量的数据进行预测，从而更好地规划网络资源和拓扑结构，提前防范网络问题的发生。具体而言，利用机器学习和深度学习算法来对网络指标和运行状况进行时间序列分析预测,特别是在数据量较大的情况下，预测结果会更精准可靠。1.2.4专家系统开发设计专家...
