本书以探索基于AI技术的网络安全体系为主线，首先回顾网络安全的基本框架与AI技术基础，为后续学习奠定理论基础；随后从异常行为检测与加密流量分析入手，介绍如何利用自编码器、图神经网络等方法对网络流量和用户操作进行深度剖析；接着系统阐述恶意软件的静态与动态检测技术，以及对抗样本防御策略；在用户身份认证章节，讲解了结合生物特征与行为画像的多因素智能认证方案；紧接着，针对电子商务与金融场景，分享了基于图神经网络与时序模型的欺诈行为检测方法；漏洞检测部分则覆盖静态与动态代码分析、协议与配置扫描以及自动化渗透测试；随后在安全威胁预警章节，探讨了实时数据采集、情报融合与关联分析在SOC实践中的应用；最后展望了自动化安全防御体系，包括黑名单管理、补丁自动推送与自适应防御策略的协同，构建从威胁感知到自主响应的全流程闭环。