在网络安全字段中发现并响应未知威胁（例如APT攻击，黑客遥控器等）已成为一个困难的问题。未知威胁中传统检测机制的平均发现率通常小于30％，通常需要花费时间甚至几天才能出现被发现的威胁 - 黑客足以使用“盲点”来完成水平渗透和数据的盗窃。如果可以在5分钟内实现未知威胁的准确发现，并且整个网络颠倒了，则攻击链将在扩展之前锁定，从而改变“简化”情况。 “校园网络服务器正常与海外IP通信（111。***。云AI智能发动机认识并准确​​地判断IP是最严重的钴黑客黑客入侵工具，可以在几天之内使用新鲜释放的远程工具来释放。完成检测机制以执行大型网络A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A SNE释放。TTACK。发现和准确检查未知威胁。相关的研究人员进行目标调查，迅速获得线索和情报，并为随后的“案例解决”奠定了基础。比较人类调查的逻辑，自动采取诸如相关情报丰富，威胁和技能威胁的措施，并最终完成对封闭和征服的智能检查。在威胁阶段，它是动态的最相关的子模型，用于处理特定的输入内容，例如网络流量和行为特征，而不是所有子模型都需要一次处理内容。这种激活的动态机制提高了检测的效率近10倍，并且平均检测时间从时间级到微小水平减少。凭借强大的复杂推理能力和关系，未知威胁的发现率增加了95％以上。根据证据和线索学院CTED，刑事调查旅将与一些调查人员合作，根据逻辑推理和分析来安排诸如动机和犯罪方法之类的信息，并将其连接到犯罪事实证据的链接，从而锁定犯罪嫌疑人。人工智能智能代理也是如此。他们领导图形使用（基于知识图的获取技术），包括异源信息，例如OSINT（开放式智能资源），设备安全日志，暗网络数据等，并使用复杂的推理关系以及探索因果关系的评估，以探索弱特征之间的潜在关系，并准确地识别出空气中隐藏在空中条件的流量中的恶意活动。改进的基于知识图的机制从战术水平（单次攻击）到战略水平（威胁组织）实现了多层次分析，未知威胁率提高了95％以上。发展不断的研究轮廓并继续改善CRI最小的灵活性意味着重复，例如AI欺诈，暗网交易等。验证沙箱，它在示例的示例中开发了一套实践，该示例在线更新了云检测模型，从而更准确地识别了未知银行的数据。全国30+流行节点，防火墙是康恩被关在云上以准确识别未知的威胁。为了实时防御未知的威胁，真正的“认真技能”是自行建造的全国30+流行节点中的内联云架构，Dexinshui防火墙与附近的云连接在一起，同时更新了100亿个威胁智能在整个网络中的不知名设备的云中的威胁智能的政策。以异常文件检测为例，2025年3月，Deepin Service防火墙看到了一个名为“ Get*.exe”的异常文件。经过AI情报代理的快速认可后，它最终被定义为Silver Fox家族的最新变体。然后，获得的最新信息将通过防火墙云的内联架构发送到云，以实现100亿个情报威胁，从而实现完整的网络同步。整个过程持续了不到5分钟，所有葡萄蛋白防火墙的用户在线收到实时的“免疫保护”。如今，对网络安全的攻击和防御已经通过了丢失的人之间的对抗正在升级AI和AI之间的对抗。只有使用AI与AI战斗并快速控制快速控制我们可以赢得胜利。深入到下一代的防火墙，由AI+说，内联云威胁情报以及基于AI代理的智能系统的威胁，积极探索未知的威胁，以确保100亿个威胁始终是最新的，准确的，准确的，并致力于使每个用户提前一步。