勃索病毒与人工智能：综合系统性综述

本研究提供了关于人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）在勃索病毒防御中的综合分析。基于 PRISMA 方法的“综述综述”研究，本文汇集了过去五年（2020-2024 年）AI 如何 transforming 勃索病毒检测、预防和缓解策略的见解。研究结果突出了结合多种分析技术（如代码检查（静态分析）和执行期间行为监控（动态分析））的混合模型的有效性。该研究还探讨了针对日益复杂的勃索病毒的异常检测和加密前早期警报机制。此外，本研究考察了勃索病毒防御中的关键挑战，包括旨在欺骗 AI 驱动检测系统的技术，以及缺乏强大且多样化数据集的问题。结果凸显了 AI 在早期检测和实时响应系统中的作用，提高了可扩展性和韧性。使用系统性综述综述的方法，本研究整合了来自多个综述文章的见解，确定了有效的 AI 模型，弥合了理论与实践之间的鸿沟，以支持学术界、行业界和政策制定者之间的合作。讨论了未来研究方向和针对网络安全实践者的实用建议。最后，本文提出了一套路线图，用于发展针对不断演变的勃索病毒威胁保护关键系统和基础设施的 AI 驱动防御措施。