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文章信息ABS随着网络威胁的不断发展并变得更加复杂，传统的安全措施不再足以保护网络和敏感数据。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供了强大的工具，可以通过实现更有效，更有效的威胁检测和响应来增强网络安全。本文概述了网络安全中AI和ML的当前状态，讨论了关键技术，应用程序，挑战和未来方向。我们回顾用于任务的ML算法，例如异常检测，恶意软件分类和网络入侵检测。案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。 还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。 最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。 AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。 关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁
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