守护数字世界：利用人工智能驱动的恶意软件和入侵检测保护智能基础设施与数字产业

过去几十年以空前的技术进步为特征，其中许多由人工智能（AI）和机器学习（ML）等现代技术驱动。世界比以往任何时候都更加数字化连接，但我们面临重大挑战。其中最显著的是网络犯罪，它已成为对政府、企业和公民社会的全球性威胁。数字技术的普遍性加上不断变化的技术基础，为网络犯罪分子创造了一个复杂而强大的游乐场，这引发了对基于机器学习和深度学习的智能威胁检测系统的需求激增。本文研究了基于AI的网络威胁检测，以保护我们现代的数字生态系统。主要焦点是评估基于ML的分类器和集成方法，用于基于异常的恶意软件检测和网络入侵检测，以及如何将这些模型集成到网络安全、移动安全和物联网安全的背景下。讨论强调了在将AI驱动的网络安全解决方案部署和集成到现有企业系统和IT基础设施中时面临的挑战，包括克服这些挑战的方案。最后，本文提出了未来的研究方向，以进一步提高我们现代数字产业、基础设施和生态系统的安全性和韧性。