人工智能与计算机网络技术相结合的应用研究

计算机网络技术的发展推动了人类社会信息化快速发展,保障计算机网络中的数据快速、高效、安全的传输变得越来越重要,将人工智能与计算机网络技术相结合不仅提高计算机网络的Qo S服务质量,而且能够提高人工智能技术应用的范围和力度。文章分析了人工智能与计算机网络技术融合的必要性,认为人工智能在计算机网络领域处理问题时具有全面性,并探究了人工智能与计算机网络技术相结合的具体应用。     

基于K近邻算法的主机异常行为检测

基于主机异常的入侵检测方法可以识别用户操作是否存在异常,从而提醒用户进行处理以保证系统安全。为了能够快速高效地识别用户操作异常,文章提出了基于K近邻算法的主机异常检测方法。该方法首先在特征提取过程中使用自然语言处理的算法来提取特征向量,然后采用主成分分析算法进行降维处理,接着使用K近邻算法学习主机的正常操作和异常操作的相关特征,建立检测模型,最后使用学习后建立的模型来判断主机是否存在异常操作。该方法采用澳大利亚国防学院的ADFA-LD数据集进行实验,验证了所提出方法性能良好。     

区分优先级的无线传感器网络MAC协议分析与实现研究

无线传感器网络中节点的能耗直接影响了节点工作的持久程度,研究和优化MAC协议能够有效解决节点的能耗问题。基于无线传感器网络操作系统TinyOS对MAC协议进行研究,在对现有无线传感器网络MAC协议分析的基础上,结合区分优先级的思想,提出一种区分优先级的无线传感器网络MAC协议,以实际的硬件节点CC2538来探究MAC协议的改进以及对其性能的验证。结果表明该区分优先级的无线传感器网络MAC协议在负载较高时有着较好的QoS保障,能够有效降低节点的能量开销。