AI 代理通过自动化威胁检测、识别大数据集中的模式以及适应新的攻击方法来增强网络安全防御。它们处理大量数据的速度比人类快，检测细微异常，并实时响应威胁。 这减少了安全团队的工作量，并最大限度地减少了攻击者利用漏洞的机会窗口。
首先，AI 代理会自动执行重复性任务，例如日志分析和网络监控。 例如，安全信息和事件管理 (SIEM) 系统使用 AI 来筛选 TB 级的日志，以标记可疑活动，例如未经授权的访问尝试或异常数据传输。 开发人员无需手动审查日志，而是可以配置这些系统来优先处理高风险警报，从而减少误报。 Splunk 或 Elastic Security 等工具集成了机器学习模型，以基准化正常的网络行为，并在发生偏差时触发警报，例如服务器的出站流量突然激增。
其次，AI 擅长模式识别，以检测新的威胁。 在历史攻击数据上训练的机器学习模型可以识别传统基于规则的系统会遗漏的恶意行为。 例如，有监督学习模型通过分析语言模式和元数据来对网络钓鱼电子邮件进行分类，而无监督模型则对类似的网络事件进行聚类以发现隐藏的攻击活动。 一个实际的例子是检测凭据填充攻击：AI 代理分析登录尝试模式（例如，来自地理上分散的 IP 的失败登录）并阻止表现出暴力破解行为的 IP。 行为生物识别技术（例如监控用户打字速度或鼠标移动）也可以实时标记帐户接管。
第三，AI 代理动态地适应不断演变的威胁。 与静态规则不同，可以在新数据上重新训练模型，以识别新兴的攻击向量。 例如，强化学习使 AI 能够模拟攻击者行为、主动测试防御和改进检测规则。 在云环境中，AWS GuardDuty 等 AI 驱动的工具会自动分析 VPC 流日志，以检测侦察活动或加密劫持。 此外，AI 驱动的端点检测和响应 (EDR) 系统（例如 CrowdStrike）使用设备上的模型来隔离受损系统，而无需持续的云连接。 通过与威胁情报平台的 API 集成，这些系统使用来自全球攻击趋势的入侵指标 (IOC) 更新其知识库，确保防御保持最新状态。