基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计研究

作　　者： 殷钰琪

摘　　要： 为应对日益复杂的网络威胁，本研究设计了一种基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统。通过集成机器学习（如支持向量机、随机森林）和深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络）算法，系统实现了高效威胁检测与自动化响应。研究采用大数据分析技术，实时监控网络流量并识别异常行为，同时构建多层次防御架构，快速隔离威胁并修复漏洞。实验结果表明，该系统在检测准确率、响应时间和误报率等关键指标上优于传统防御技术，能够有效应对复杂攻击。由此可见，基于人工智能的网络安全防御系统具有显著的应用潜力，未来可通过算法优化和自适应能力提升进一步强化其性能，为网络安全提供更可靠的解决方案。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-04