隨著近些年科技日新月異的發展，人工智能、云計算、大數據等詞成為當今的熱搜詞匯。人工智能可謂是其中的“當紅炸子雞”，無論是國內還是國外，都得到了相當高的關注，并且人工智能在越來越多領域扮演著舉足輕重的地位。

　　那么，在計算機網絡安全管理技術中，最主要的內容包括反垃圾郵件、防火墻和入侵檢測3個部分，同時網絡控制和網絡監視則是網絡管理系統過程中最重要的兩個環節。結合人工智能在計算機網絡中的這些優勢，可以更好地管理計算機網絡安全。

　　1.智能反垃圾郵件系統

　　人工智能應用在反垃圾郵件系統中，除了可以保護用戶數據的安全外，最主要的是可以檢測掃描用戶郵件并進行智能識別，及時發現其中的敏感信息，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郵箱就已經把這項人工智能反垃圾郵件系統運用在其中，效果顯著。

　　2.智能防火墻系統

　　防火墻作為網絡安全設備已被普遍應用。傳統的防火墻需要依靠網絡管理員為其設置安全規則來準許什么數據包可以通過、什么數據包應被拒絕。這里面更多的是依靠管理員來保障數據包的安全性，單就防火墻本身是無法判斷一個正常的數據包和一個惡意的數據包有什么不同。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據，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據的運算量，還能拓寬監控范圍，有效地攔截對網絡有害的數據流，從而更好地保障網絡環境的安全。

　　3.智能入侵檢測系統

　　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，智能入侵檢測系統借助人工智能中的模糊信息識別、規則產生式專家系統、數據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，需要網絡具有將數據信息上傳的功能。目前，已有諸如深度報文檢測（DPI）等系統采用探針方式來搜集網絡流量數據信息，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。

　　通過從DPI采集到的海量數據，人工智能技術可以利用其強大的理解和推理能力快速分析并判斷信息中是否存在異常。例如，如果遇到突發大流量的情況，則人工智能系統可以推測網絡中存在分布式拒絕服務（DDoS）攻擊，并立即分析軟件包特性，然后協調探針協作任務，將具有同類特征的所有軟件包丟棄，從而最大限度地避免對其他網絡業務造成損失。如果出現新的病毒攻擊或黑客入侵，人工智能還可以利用自身的學習能力將相關記錄寫在安全數據庫中。