计算机网络技术发展模式研究

论文题目：计算机网络技术发展模式研究摘要基于当前大数据环境的时代背景下，计算机网络技术已经深入到百姓的日常生活中，同时给人们的日常生活带来了很大的便利。随着计算机网络技术的快速发展，计算机网络智能技术也随之不断发展。目前，计算机网络智能技术主要以人工智能技术为主，通过利用一些数学算法的编写，将人工智能技术应用到网络技术中，从而对计算机网络技术起到了很大的推进作用。基于当前大数据环境的时代背景下，对计算机网络智能技术当前发展现状进行分析与研究。关键词：大数据计算机网络智能目录19556_WPSOffice_Level11前言 18511_WPSOffice_Level21.1研究背景 110319_WPSOffice_Level21.2国内外研究现状 13_WPSOffice_Level21.3目的和意义 28511_WPSOffice_Level12计算机网络智能 225645_WPSOffice_Level22.1定义 28208_WPSOffice_Level22.2实现方式 210319_WPSOffice_Level13计算机网络智能的优势 329873_WPSOffice_Level23.1对于不确定性问题的处理能力 322941_WPSOffice_Level23.2高效的协调合作能力 320319_WPSOffice_Level23.3处理非线性的问题的能力 33_WPSOffice_Level14计算机网络智能技术应用 422970_WPSOffice_Level24.1通过计算机网络智能技术生成人工神经网络技术 411314_WPSOffice_Level24.2通过计算机网络智能技术生成数据挖掘技术 4736_WPSOffice_Level24.3通过计算机网络智能技术生成自治AGENT技术 427782_WPSOffice_Level24.4计算机网络智能技术在安全管理中的高效应用 525645_WPSOffice_Level15结论与建议 68208_WPSOffice_Level1参考文献 7前言研究背景以前把大规模数据称为海量数据，但大数据的概念早在2008年就被提出。但一直到2009年左右，“BigData”才成为互联网信息技术行业的流行语。早些时候美国的互联网数据中心就曾经指出，网络中产生的数据量将会以每年50%的速度快速增长，截至目前大数据中的90%以上的数据都是由网络近几年产生的。除此之外，BigData不仅仅是指在互联网中产生的信息。全球范围内的工业所需设备、汽车行业、电力用表上都会使用大量的传感器，包括数字的、无线的，它们可以随时随地测量和传输相关的位置、运动、振动、温度、湿度甚至是化学物质的变化，从而产生大量的数据信息。“大数据”由于其具有多变、详细、容量大的特点，已经成为多个行业进行系统分析，进行专业报告的大数据库，在计算机网络智能处理中，也起着十分重要作用。国内外研究现状“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……。截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。目的和意义对于大数据的概念，不同的层次定义是不一样的，但是普遍认为“大数据”是指通过接受多个信息来源收集到的大数据集，所接受到的信息通常具有实时性。这些数据可能来自于社交网络、电子商务网站、客户访问和许多其他多种来源。“大数据”本身具有的特点即时效性、复杂性。也正是由于大数据的复杂性决定其无法仅仅由一台独立的微机单独处理，故考虑采用分布式的计算结构，由很多台计算机合成处理，因大量数据具有大规模数据挖掘的潜在特性，故必须依赖于云计算技术中涉及到的分布式处理、分布式数据库、云存储或虚拟化等相关技术。现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。计算机网络智能2.1定义网络智能的概念一般指的是在计算机进行网络计算处理中，通过仿照模拟人工智能的方式，进行计算与分析的一种计算机处理方式。通过技术手段，连接各种硬件设备，达到人们想要达成的计算与分析的目的。2.2实现方式网络智能是指应用微机效仿人类思维活动方式，而形成的现代智能技术。这一技术领域中，它涵盖了心理学、语言学和社会学等诸多学科。特别是网络智能可以协助人们更人性化地处理生活中的问题，减少过多的机械化计算，提高计算机网络的柔性操作。网络智能作为人工智能的技术先导，发展异常迅速，它通过模仿人类的思维和行为来汇集数据，从而更好地帮助人工智能的运行，网络智能判断的准确性直接影响着数据处理的速率。在目前网络智能中，它可以准确地处理计算机获取到的数据，同时可以处理一些相对模糊、复杂的信息，当计算机技术无法对数据进行有效判断、处理时，便即时地通过网络智能中的人类思维模拟系统做出更准确的判断与分析。网络智能是通过将理论、技术和实际应用相结合的仿真与实践技术，网络智能涉及信息知识、数字化建模、应用心理学、计算机应用科学等多个学科领域，属于多学科系统的综合集成。网络智能运用模拟人类潜意识和逻辑行为，在高效处理信息的同时为人们的工作提效协助在网络技术飞速发展的今天网络智能也被应用到社会的各行各业。在大数据时代的环境中，数据类型增减迅猛，规模扩大成几何级增长。在这样的大数据环境下，传统的信息化处理方式已经显然不能满足实际需求，结合网络智能和微机技术的发展，可以有效的实现数据的高速处理，从而实现解决数据计算与传输的目的。计算机网络智能的优势3.1对于不确定性问题的处理能力在对网络技术实时监测和网络资源进行实时控制时，由于需要保证网络系统的高速安全地运行，在这个监控过程中，需要对网络系统有一个全面的掌控，同时对高速处理的细节也有一个全面的了解。针对不确定问题的处理能力从而有效解决监控网络系统的运行状态，这就是计算机网络智能技术。网络智能既能保证信息处理过程中的高效性和时效性，又能解决信息处理不会出现问题。3.2高效的协调合作能力计算机网络技术经过多年高速的发展，已经具备了相当大的处理分析问题的能力。然而，随着信息处理要求的不断增大，原有的计算机网络处理问题的方式显然已经显得不堪重负，不能满足当前信息处理的需求，计算机网络智能技术的发展与完善，能够有效地对网络系统实现分层多方位的分析与管理，减少了由于原有单一管理而造成错误的几率。3.3处理非线性的问题的能力网络系统的拓扑结构异常复杂，网络负载也在发生实时变化，用户可能会随时做出各种各样的操作行为，因此网络管理控制很难对信息网络处理保证一个高度线性的控制。传统的网络控制理论难以使计算机网络的安全运行机制得到高速有效的解决。因此，计算机网络智能技术的利用，可以通过人工智能仿真的功能来协助解决上些复杂的非线性问题，从而弥补那些高难度的线性计算的不足，这样的话计算机网络处理信息的速度效率会更加有效。计算机网络智能技术应用4.1通过计算机网络智能技术生成人工神经网络技术通过自然进化得到的脑包含几十亿的神经元和几万亿的神经连接,并表现出复杂的智能行为。受生物脑进化与发育的启发,研究者给出了进化神经网络的发育编码方法,特点是通过基因重用可在较小的基因空间中进行大规模神经网络的快速搜索。以人工基因组模型为框架描述基因调控网络,用基因表达的动态特性表示细胞命运特化的发育过程,提出了一种进化大规模脉冲神经网络的发育方法。该方法的特点在于可以快速有效地发育生成脉冲神经元、神经连接和突触可塑性。相应的食物采集进化实验突现了以神经驱动的自主智能体的智能行为,并验证了该方法对大规模脉冲神经网络的进化能力。网络智能技术可以通过网络仿真模拟技术，利用程序设置，设置机器模拟人的逻辑思维的方式实现人工神经网络技术。人工神经网络技术可以有效地提高网络智能的容错率。当下，人工神经网络技术已经被应用在对人类的身份识别之中，这种将网络智能技术与识别技术结合的方式，可以有效提高识别的速度和正确率。人工神经网络技术已经是大数据环境下计算机智能网络技术的主要应用之一。4.2通过计算机网络智能技术生成数据挖掘技术利用PE文件剖析器、00A规则生成器、可疑文件扫描器按照主动防御系统原理,生成了基于数据挖掘技术的DMAV病毒主动防御系统。通过对比不同杀毒软件的变形病毒、未知病毒检测效果,发现新设计的DMAV病毒主动防御系统较其他杀毒软件杀毒范围更广、效率更高。挖掘技术中数据挖掘是在大数据的大的历史背景下，计算机网络智能技术的典型应用之一，所谓数据挖掘，是指通过选择网络连接，使得微机可以实现独立的学习，通过其独立自主学习，有效进行自我升级与自我修复，从而在电脑遭受外界因素入侵时，电脑自身能够有效地进行危险识别与安全防御。总而言之，网络智能技术在计算机网络安全管理方面的运用主要有数据挖掘技术，主要是通过运用审查、累计等程序来获得计算机与网络连接所具备的特征，并且进行记忆和学习。而计算机网络智能技术不会去拦截处于计算机的正常网络活动。一旦发现计算机的某次联网活动中呈现异常情况，就会上报给用户，一旦超出自身记忆范围，便会激活计算机本身的防火墙对这次的异常进行强行拦截，并且做出诊断，修复异常的数据。计算机网络智能技术方面的专家系统则是计算机网络安全监测方面的主要手段，借助海量的经验性的知识，合理的构建吱声的数据库，并由专业的计算机管理人员对入侵的特征进行编码储存，形成其固有的特征和形态，规定进行识别，并识别出有威胁的数据包。而该类专家系统的特征就是以高效、准确著称。4.3通过计算机网络智能技术生成自治AGENT技术在微机的大数据环境下，自治AGENT技术当然亦是网络智能在微机网络技术中的主要应用之一，它实现了对底层数据的处理、采集、分析。在目前实际使用中，网络智能技术具有传统学习无法比拟的学习能动性。尤其遇到外部因素入侵系统时，此技术的自主能力良好，依赖环境性较低，具有一定的“自治性”。为了适应大规模计算机网络管理发展的需要,对网络终端健康运行状况监控和处理的网络远程监控系统。借鉴现代人工智能的Agent技术,完成终端设备的环境数据采集和简单的分析和判断,降低服务控制设备的运算压力,减少网络传输数据流量,实现了具有自治性和智能性的大规模计算机网络终端远程监控系统体系结构。大幅度提高了整个监控系统的处理性能,降低了对被控制网络的影响。通过具体的软件系统分析,设计了以Agent技术为核心的程序流程,并给出了Java语言实现的程序框架。改进了传统系统的整体性能。4.4计算机网络智能技术在安全管理中的高效应用在大数据的时代背景下,计算机智能的特点被充分的提现出来，网络智能技术在微机的防火墙中已经得到充分的使用。在微机的安全管理中，进行安全管理的主要方式及第一层防御体系是防火墙，可以通过采用网络智能技术提升防火墙的防御能力，从而实现了危险信息的有效拦截。同时，在对垃圾软件和垃圾病毒信息的处理方面，网络智能技术可以在大数据环境的背景下，很好地对垃圾软件和垃圾病毒信息进行阻拦，同时进行非类处理并有效地提醒用户及时进行清理，从而杜绝了垃圾软件和垃圾病毒信息对计算机的安全隐患。计算机网络智能技术在检测入侵信息，进行有效阻拦方面可以为用户节省大量的时间和精力，帮助用时实时了解计算机的安全状态，保证计算的稳定性和安全性。计算机网络智能在网络安全管理方面有着较为广泛的应用方向。它能够有效地增加计算机自身的网络防火能力，从而提升计算机的防御能力，比如计算机完了病毒等，可以通过计算机网络智能技术将垃圾信息和邮件进行智能的防御、入侵监测和拦截等，然后通过统计和记忆的方式在达到防御的目的后，将本次入侵的病毒、垃圾消息等的特征传达到自身的数据库中，然后将其共享出去，那么就可以在全球范围内形成对这种病毒的防御，在文件的传输过程中，也会出现很多的隐患，可能会导致文件传输设备内部的其它文件信息等泄露出去，那么在这种情况下，网络智能技术就可以有效的起到提升传输速度和安全的能力，在其传输过程中进行自动的智能加密，从而很好的起到防御黑客等不法份子蓄意破坏和篡改他人文件的行为。当人们从网上浏览材料和下载软件的时候，其软件和文件可能携带有部分病毒软件和广告等，那么网络智能技术便可以主动监测和检测软件或者文件的数据包，确保其中存在的安装包数据安全的，而对于检测出有问题的安装包或者数据包，计算机就会直接运用管理员的权限进行拦截和隔离，然后再提醒用户，以求能够最大程度上降低用户在下载文档或者软件的时候可能遇到的威胁。结论与建议在信息化高速发展的环境下，运用大数据的历史背景，通过智能网络技术在微机领域的应用，可以有效地提升计算机的处理能力、加强计算机网络系统的安全性，防止由于恶性进攻造成的微机系统的中毒事件与系统崩溃，伴随着网络安全的越发重要与对微机性能要求的逐步提高，智能网络技术必将会越来越受到重视，在大数据环境下的网络智能技术将会成为未来的计算发展的主流方向，只有很好地将网络智能技术与大数据相结合，才能有效保障未来计算机信息技术高效、安全、稳定的发展。后记致谢

时光荏苒，岁月如梭，自学习三年来，不敢说学业有成，至少是追求不懈，回首往事，不禁感慨。工作多年，越来越觉得学习的重要性，自从下定决心再次提升自己，能够使自己在工作中得心应手。幸的是我坚持了下来，从一个起点走到一个终点，今天我又开始了新的征程。

决定将《计算机网络技术发展模式研究》作为本科毕业论文选题，是源于基于当前大数据环境的时代背景下，计算机网络技术已经深入到百姓的日常生活中，同时给人们的日常生活带来了很大的便利。随着计算机网络技术的快速发展，计算机网络智能技术的不断发展，也很有必要详细的探讨一番。这篇文章之前，也阅读了许多专家学者关于计算机网络技模式研究的阐述，受益匪浅。也希望这只是一个开始，而不是结束。

感谢王金龙老师，在百忙之中抽出时间审稿，感谢对本文的意见与建议。

在文章写作过程中，曾多次遇到写作误区和盲点，所幸最终能坚持下来，囿于学识，不足之处，请指正。参考文献[1]彭昊.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程,2018,19(20)