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网络入侵检测与防御
在网络入侵检测与防御领域，人工智能技术的应用已经变得越来越重要。传统的入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem,IDS）和入侵防御系统（IntrusionPreventionSystem,IPS）通常依赖于预定义的规则和签名来检测和阻止攻击。然而，这些方法在应对新型攻击和高级威胁时显得力不从心。人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，能够通过学习和分析大量的网络数据，发现异常行为并预测潜在的威胁，从而提供更加智能化和自适应的入侵检测与防御能力。
1.传统入侵检测系统（IDS）的局限性
传统的入侵检测
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