摘要：为了进一步提升电子信息资源实时存储的效果，本文设计了一种基于人工智能的存储系统，并通过加密设计与去噪处理优化了系统的存储性能。通过验证实验，证实了本系统有着更好的存储效果。
关键词：人工智能;电子信息资源;实时存储
引言：
互联网技术的不断发展使得人们对电子信息资源的存储更加关注。在传统的存储方法中，由于利用的计算机中的文件夹来完成，所以虽然有着较高的存储速度，但是存储的效率相对较差，无法满足现阶段庞大的电子信息资源存储需求。人工智能技术的发展为这种存储需求的实现提供了条件。在人工智能技术的支持下，计算机能够模拟人类智能，完成大量电子信息资源的实时存储。
一、基于人工智能的电子信息资源实时存储方法设计
(一)电子信息资源存储的基本原理
在电子信息资源的存储前，相应系统会对整个系统磁盘空间进行划分，实现虚拟逻辑地址的获取。在该系统中，包含着资源名称、扩展名、文件属性、创建日期、起始单元等信息，实现所有信息都在目录中呈现。同时，在程序目录中，还包含着相应资源在磁盘中的虚拟地址，更加方便后期的资源管理与提取[1]。
相比较来说，传统存储方式下的电子信息资源更容易被黑客访问，最终导致信息的泄露，而基于人工智能的存储方式则能够避免这一问题，有着更好的安全性。
在基于人工智能的电子信息资源存储中，使用了目录资源的整合实现存储。在这样的方法下，不同的资源会合并到统一文件集中，为用户提供了更加完整的资源编辑目录。此时，资源存储文件有着更好的扩展功能，在完成文件的合并后在系统中保存，且不需要记录。在人工智能的存储方式下，信息资源的记录由模拟存储系统完成，并由用户自行记录。
(二)电子信息资源分布的优化设计
为了保证网络负载的均衡，在实际的存储过程中，要使得电子信息资源的分布更为均匀，所以，需要对其分布展开优化设计。笔者认为，可以使用标准Hodoop布局方案实现电子信息资源的实施存储。在分布优化中，由于应用了数量较多的无效资源，使得存储过程中保存了一些设备属性。针对这样的情况，可以将相应设备中的所有资源都存储至同一节点中，结合人工智能的连续性存储，显著降低了资源的传输时长，提升了存储效率。
在基于人工智能的存储系统中，电子信息资源的相关系数可以利用资源配置进行定义，实现不同资源哈希值的计算。结合计算结果，形成多个资源存储副本，并对不同资源的存储结点展开定位。此时，若是出现存储位置有误、错乱等问题，需要跳过该位置，寻找下一个能够存放资源的位置点。
(三)电子信息资源存储与使用的方案设计
在对需要存储的电子信息资源进行选择时，用户需要先拆分资源。一般来说，存储过程可以分成两项：第一，包括资源名称、扩展名、文件属性、创建日期、起始单元等基本的文件信息。还需要对资源存储的地址进行获取;第二，利用电子信息资源的实际信息，将其存储到资源的整合区[2]。
在进行电子信息资源的提取使用时，需要进行权限验证。当通过用户权限验证后，可以使用目录信息对虚拟存储地址进行查找，完成数据库(存储区)电子信息资源的获取，并将其发送至用户指定的位置。
(四)基于人工智能的资源加密存储方法设计
为了进一步提升该实时存储方法的安全性，需要展开加密设计，确保电子信息资源不被泄露。笔者认为，在进行该存储系统最顶层的设计中，可以在其中引入电子信息资源传送接口，为用户提供更好的资源传送服务;在进行中间层的中，可以在其中融入该系统的软件协议;在进行最底层的设计中，可以在其中加入硬件结构模块。
在获取电子信息资源时，普遍使用以簇为单位的数据库(存储区)寻址。由于簇具有大小为二的幂次方的特点，所以对于任意一存储文件来说，会占据多个簇。对该系统进行加密设计时，普遍会在获取存储区域编号的条件下完成。
笔者主要利用了以下几步骤完成了加密设计：第一，设定一个加密扇区为2048字节，并将其分成字节均等的两个小组(1024字节为一组)。同时，对这一扇区中两个小组展开变量交换;第二，对扇区存储的密钥进行设计。笔者在这一阶段的工作中，将密钥设计为1024bit;第三，设定加密扇区中的组别密钥;第四，扇区加密。设定加密扇区中一个组别的整体为A，利用X代表编号，则有S0=S⊕X，C0=0。由此能够列出，某一扇区加密的过程为：Si=Si-1⊕Ai=1，Ci=Si，Xi⊕Ci=1。利用这一算式能够完成电子信息资源的加密设计，提升了该存储系统的安全性;第五，噪音处理。经过上述步骤，虽然提升了资源的安全性，但是这样的处理也提升了系统与资源受到噪音干扰的程度，使得存储效果降低。所以，笔者认为，必须要进一步对存储过程展开去噪处理。可以将门电路引入存储电路中，利用公钥的作用实现资源的加密。可以使用多重加密的方式，此时，会生成{as1，as2，...，asi}的公钥序列。与此相对应的，加密密钥的序列就为{bs1*，bs2*，...，bsi-1*}。因为密钥a、b均为开放的，所以，当获取密文s后，可以得出去噪处理公式为：s-ab=k+2r。其中，k代表资源中的明文信息，r代表噪音干扰。当去噪处理公式满足k+2r 二、实时存储方法的验证
(一)方法验证实验设计
为了证明该系统的存储效果，笔者进行了实验验证。设置5个节点服务器、10核CPU的节点配置、3.0GHz的主频、10GB的内存、64MB的数据块。本次实验在Windows2018文件系统中进行，将噪音干扰作为实验条件，对系统的存储效果展开验证。由于在该系统中，内部电子信息资源不具有直接访问的权限，所以需要通过主机审核，获取访问权限。
(二)实验结果分析
在变换时间为5s、加密时间固定的条件下，当使用传统存储方式对A1-19完成加密后，获得的位置结果为：A4、A3、A7、A1、A9、A8、A6、A5、A2;在使用本系统完成加密后，获得的位置结果为A3、A2、A1、A6、A5、A4、A9、A7、A7。对比这一位置结果能够看出，数据块的位置均有变动，例如，在传统存储方式下，A1交换至第四数据块的位置;在本系统中，A1交换至第三数据块的位置。结合这一位置交换结果能够得出，传统存储方法的存储效果最低位25%、最高为75%;本系统存储效果最低为89%、最高为95%。证实了本系统有着更好的存储效果。
总结：
综上所述，本文结合人工智能技术，设置了一种电子信息资源实时存储方法，不仅进行了加密设计，还展开了降噪处理，进一步提升了存储效果。经过验证实验，得出本系统存储效果最低为89%、最高为95%，证实了本系统有着更好的存储效果。
参考文献
[1]王俊章.电子档案数据永久存储的安全保障研究[J].赤子(上中旬)，2017(06)：203.
[2]高塔，陳勇涛，孟连星.人工智能中大数据技术的应用分析[J].化工设计通讯，2018，44(07)：64.
推荐阅读：智能建筑由中国建筑业协会、建设部科学委员会智能建筑技术开发推广中心主办。主要内容有宣传智能建筑行业的产业政策、报道智能建筑行业的科研成果、交流智能建筑行业和工程设计与施工经验、传播智能建筑行业的动态信息。