-给---带来的意义：
-带来的所有安全技术进步都归功于其自我学习和自我增强能力。-能够挖掘和学习各种类型的数据，如垃圾邮件、语音消息以及视频，然后更新自动检测/防御系统。持续的自我培训将继续增强以-为---的安全系统的性能，包括其稳定性、准确性、效率和可扩展性。因此，-具有---的潜力来改变未来的安全态势。
-也在拓展黑i客能力的界限。由-驱动的自主黑i客攻击机可以制作---息并发现计算机系统中的漏洞，从而使与黑i客对抗变得困难。更糟糕的是，-能够从大量如个人偏好一类的看似不敏感的数据中推导学习---息。这些事实使我们相信，装备了-武i器的黑i客将进行更复杂也更隐蔽的自动配对攻击，这将需要我们进一步开发更为有效的检测和应对技术。
---系统
无论使用何种框架，都必须建立在不能---完全安全的系统的前提下，而重点必须放在---面对有害网络事件时的任务恢复能力上。这需要以对任务目标的共同理解、共同的综合态势感知和协调一致的响应为基础的全系统方法作为支撑。
全i面的情景意识是从体系结构、脆弱性、潜在威胁、---政策、活动和系统状态数据中形成的。这是一个大数据问题，而为了满足---的实时要求，有---进行研究，为这些数据的自动摄取、处理、融合、分析和显示提供工具和技术。
同样，研究对协调行动而言也是举足轻重的，因为它提供了诸如决策---、支持有效协作的工具和-ai等功能，以此为行动方案提供建议。
总之，我们可以期待对ai和自主性的研究不断深入，因为这些将在整个系统架构中出现，并被用来加强i人们拦截和响应---、---的网络威胁的能力。
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