基于AI技术的网络安全威胁检测与防御策略研究

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摘要：该研究提出了一种基于AI技术的网络安全威胁检测与防御模型，通过多模态数据融合与混合深度学习架构，实现了复杂攻击场景的精准识别与动态响应。基于MITRE ATT&CK框架构建了攻击行为知识图谱，该模型结合图神经网络与时空注意力机制，使得APT攻击路径的预测准确率提升至89%。采用联邦学习与区块链技术实现跨域威胁情报共享，该模型使得恶意软件检测的误报率较传统方法降低了18%，勒索软件的阻断效率提高了65%。（剩余5831字）

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