用户投稿高效应对网络攻击威胁，特别是以AI应对AI，需要采取多层次、智能化的策略。以下是一些关键步骤和方法：
"一、 提升对AI攻击的识别能力"
1. "AI驱动的威胁检测系统："
- "机器学习算法：" 利用机器学习算法分析网络流量、用户行为和系统日志，识别异常模式和潜在的AI攻击。
- "深度学习模型：" 使用深度学习模型来检测更复杂的攻击行为，如零日攻击和高级持续性威胁（APT）。
- "自然语言处理（NLP）：" 利用NLP技术分析恶意软件代码、钓鱼邮件和社交工程攻击中的文本内容。
2. "威胁情报共享："
- "实时威胁情报：" 订阅或参与威胁情报共享平台，获取最新的AI攻击情报和攻击者行为模式。
- "跨行业合作：" 与其他行业和组织合作，共享威胁情报，共同应对AI攻击。
"二、 强化防御体系"
1. "智能防火墙和入侵检测系统（IDS）："
- "自适应防火墙：" 使用能够根据威胁情报自动调整规则的智能防火墙。
- "AI驱动的IDS：" 部署能够利用机器学习算法实时检测和响应入侵行为的IDS。
2. "自动化安全响应："
- "安全编排、自动化和响应（SOAR）：" 利用SOAR平台自动化安全事件的响应流程，
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今天，2025年国家网络安全宣传周人工智能安全治理分论坛在云南昆明举行。与会嘉宾围绕人工智能风险挑战、治理举措、应用安全、算法安全等议题进行深入探讨，并分享了最新研究成果与政务、金融、交通等领域的实践经验。如今，随着技术不断创新，人工智能赋能千行百业的步伐也不断加快。在网络安全领域，人工智能的应用也让应对网络攻击变得更加高效。
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在网络安全博览会上，技术人员向记者介绍，对大型企业来说，需要面对的网络攻击类型很多。
参展商技术人员 邹洪：有这种常见的，像这种web应用的攻击，还有一些是更加隐蔽的，比如说利用一些木马通信，它对整个信道进行一些加密之后，再去进行攻击的话，让我们更加难以防范。
技术人员介绍，以往应对网络攻击，主要以人工为主，耗时耗力。在引入AI之后，通过搭建不同的模型，可以将网络攻击的告警层层进行筛选，提高应对效率。
参展商技术人员 邹洪：我们通过这种大模型跟小模型混合的一种架构，对这个告警采取了三级降噪（筛选）的一个方式。就能找到真正对我们有威胁的网络攻击，这个降噪率可以达到98%以上。
对于剩下需要人工进行研判的部分，AI大模型同样可以进行协助，分析、溯源攻击者的来源，进一步加快对网络攻击的处理速度。
参展商技术人员 邹洪：那我们提取到这些攻击的信息之后，我们会形成一个分析报告，然后给到公安机关以及国家的相关部门去进行下一步的处置。
对于一些不法分子利用AI大模型开展网络攻击的行为，技术人员也表示，需要以AI应对AI，做好网络安全防护。
参展商技术人员 邹洪：因为大模型发起网络攻击的话，会有一些特征，比如攻击频率会比较高，一些攻击模式相对来讲还会比较固定，那我们通过AI的方式，去对它的攻击行为和攻击模式去进行学习，经过模型训练之后，我们通过模型调动我们的安全设备，对它进行自动化的拦截，就是用AI的方式去对抗AI。
责任编辑：黎佳易
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