内部威胁对组织构成重大风险，需要强大的检测机制来防范潜在损害。传统方法难以检测到在授权访问范围内运行的内部威胁。因此，使用人工智能 (AI) 技术至关重要。本研究旨在通过综合先进的 AI 方法为内部威胁研究提供有价值的见解，这些方法为增强组织网络安全防御提供了有希望的途径。为此，本文通过承认组织在识别和防止内部人员恶意活动方面面临的挑战，探讨了 AI 与内部威胁检测的交集。在此背景下，认识到传统方法的局限性，并研究了 AI 技术，包括用户行为分析、自然语言处理 (NLP)、大型语言模型 (LLM) 和基于图的方法，作为提供更有效检测机制的潜在解决方案。为此，本文探讨了内部威胁数据集的稀缺性、隐私问题以及员工行为的演变等挑战。本研究通过调查 AI 技术检测内部威胁的可行性为该领域做出了贡献，并提出了加强组织网络安全防御的可行方法。此外，本文还概述了该领域未来的研究方向，重点关注多模态数据分析、以人为本的方法、隐私保护技术和可解释的 AI 的重要性。