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摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
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