随着网络攻击的日益复杂化，传统的网络安全机制已难以应对新兴的威胁。本研究针对网络入侵检测与防御问题，提出了一种基于人工智能的解决方案。首先，我们通过对现有网络安全技术的分析，确定了人工智能在提高检测效率和准确性方面的潜力。随后，设计并实施了一个融合了多种机器学习算法的网络入侵检测系统。系统利用深度学习和模式识别技术，能够有效识别和分类网络攻击行为。通过实验验证，我们的系统在多种网络环境中显示出高效的检测能力和较低的误报率。此外，我们还探讨了系统在真实网络攻击场景下的应用，验证了其在实际环境中的有效性。
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