人工智能在网络安全领域的“双刃剑”角色，核心体现为大幅提升防御效率的同时，也成为攻击者的新型武器，加剧了攻防对抗的复杂度。
1. 积极的“防御之刃”
威胁检测与响应：AI能实时分析海量网络数据（如日志、流量），快速识别传统规则难以察觉的异常行为（如零日攻击、隐蔽的恶意软件），将威胁检测时间从小时级压缩至分钟级甚至秒级。
自动化防御：可自动执行漏洞扫描、补丁部署、恶意代码隔离等重复性任务，减少人工失误，尤其适用于应对大规模DDoS攻击时的流量清洗。
预测性安全：通过机器学习模型分析历史攻击数据，预测潜在的攻击趋势和目标，帮助企业提前部署防护策略，变“被动防御”为“主动预防”。
2. 消极的“攻击之刃”
生成对抗性攻击：攻击者利用AI生成绕过传统防御的恶意内容，例如变异的恶意软件、能规避检测的钓鱼邮件（模仿正常文风），甚至伪造人脸/语音进行身份欺诈。
自动化攻击工具：AI驱动的攻击工具可自主扫描目标网络漏洞、定制攻击路径，降低了攻击门槛，让非专业攻击者也能发起复杂攻击（如自动化渗透测试工具被滥用）。
AI模型自身风险：防御方使用的AI模型可能被攻击者“污染”（如通过篡改训练数据让模型误判威胁），或因算法偏见导致漏报、误报，反而影响防御效果。
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