引言：因信息系统高度互联，安全风险得以升级，网络攻击手段呈现出高隐蔽、高频度、智能化等新的特征。人工智能正变为安全防御体系的核心组成，AI涵盖行为建模、异常辨认等能力，能提升检测效率以及精确性，助力防御系统从静态迈向动态、从被动迈向主动，探寻AI在威胁检测中的途径与走向，利于搭建更为智能、主动的网络安全架构。

1. 人工智能赋能网络威胁检测的重要价值

伴随网络攻击手段日益呈现出隐蔽、自动、智能的特点，传统依赖面对零日漏洞、APT攻击等复杂威胁已力不从心，人工智能的引入为网络威胁检测造就新突破，在大数据环境中彰显出强劲潜力。AI能自主开展针对用户行为模式的学习，凭借智能剖析降低误报频次，增进安全人员的响应效率，人工智能俨然成为搭建现代网络防御体系的关键支撑要素^[1]。

2. 人工智能在网络威胁检测中的实战路径

2.1 监督学习在攻击样本识别中的应用

监督学习开展模型训练时依赖带标签的数据，属于AI在网络威胁检测方面最早落地的应用手段，借助大量过往攻击样本开展训练，模型具备辨认特定攻击类型的本事，其于结构化数据中的效果呈现稳定状态。如表1所示。

表 1  监督学习模型识别常见网络攻击类型的准确率对比

2.2 深度学习推动复杂攻击场景感知

伴随攻击路径的多元化与数据维度的增高，传统机器学习在特征提取及攻击链还原上力有欠缺，AI深度学习借助自身强大的特征表达能力，在恶意代码图像识别中，常采用卷积神经网络，循环神经网络（RNN）可捕捉日志及行为序列里的攻击特征，减少人工所做的干预，提升检测精准度与整体效率，尽管其训练所需资源消耗巨大，然而在抵御APT这类高隐蔽性攻击时展现出独特优势^[2]。

2.3 SIEM系统中的AI集成与智能告警优化

安全信息与事件管理系统（SIEM）充当了企业安全运营的核心平台，担负收集和分析全网范围内安全事件与日志数据的工作。AI可凭借攻击链模型自动识别事件彼此的关联性，SIEM可对各类事件源的告警置信度进行评级，大幅减少误报与漏报情形，更聚焦于应急处理与策略改进。如表2所示。

表 2  AI集成SIEM系统前后告警处理效率及误报率对比

3. AI驱动下威胁检测的创新趋势与发展方向

3.1 联邦学习助力跨域建模与隐私保护

在真实存在的现实里，网络安全数据呈现敏感属性，各机构的数据共享面临阻碍，限制了AI模型泛化能力的发挥空间，联邦学习技术凭借本地保留数据、完成统一参数聚合，实现跨不同领域的联合建模，有效减轻了数据孤岛的困扰，提高了模型适应能力及鲁棒性。

3.2 大模型技术提升安全响应智能水平

大语言模型在文本理解及策略生成方面显示出强大实力，这些优势慢慢被引入网络安全场景范畴，安全运营中心可借助大模型去处理日志、事件描述和溯源报告，协助形成高质量的处置提议，借助模型构建的智能助理同样能开展问答式分析，提升应答效率，大模型会肩负起“专家中枢”的角色，增进安全决策的智能水平。

3.3 多模态数据融合实现全景态势感知

网络威胁检测涉及多样的异构数据资源，多模态融合凭借拼接特征、引入注意力机制或跨模态图模型来达成目标，达成信息补全与攻击路径的建模，把DNS记录、操作行为及主机日志加以结合，可鉴别钓鱼攻击的多阶段行为情形，该手段不仅增进了检测的精度，还引领从点状识别转变到攻击链建模，为态势感知拓宽观察视野^[3]。

结论

在网络安全威胁检测中，人工智能的应用正从探索阶段过渡到实战，在样本识别、行为建模与日志分析等领域呈现出明显优势。监督学习和无监督算法共同协作，提升了已知及未知威胁的识别效率，联邦学习、多模态感知与对抗训练将成为技术演进的核心要点，促使AI赋能的安全体系不断迈向高效、智能与可持续发展之路。

参考文献

[1]李伟周.基于人工智能的网络安全态势感知技术研究[J].信息记录材料,2025,26(04):147-149.

[2]赵亮.人工智能在计算机网络安全态势感知中的应用[J].信息与电脑,2025,37(06):39-41.

[3]马丽雅.基于人工智能的网络安全威胁检测技术研究[J].电子产品世界,2024,31(12):27-30.

作者简介：项沫(出生年1985)，性别：女，籍贯：山东，民族：汉，学历：研究生，职称：助理工程师，研究方向：计算机网络技术