保证信息交互、网络运行过程中不受到外部干扰的举措。针对不具备权限的计算机活动进行实时监控并发出警报，是网络防御在实际应用中具体的职能特点。目前，网络防御系统中主要包括以下几个方面：被动数据保护机制、主动引诱体系、冲突规避措施以及恶意入侵监测等。
3人工智能技术在网络空间安全防御中的应用
31神经网络技术
对于计算机系统来说，神经网络是指通过基本的处理单元架构出并行分布处理设备。该技术具有以下优势：能够在信息数据的分布存放过程中提供良好的容错率和学习性能。能够在对已有知识进行训练学习后完成其他信息的需求处理任务。各个神经元均具有一定的独立性，可以有效实现并行计算的功能，由此来进一步提高执行效率。一般来说，神经网络会通过软件系统和硬件设备进行实现。深入挖掘该技术的发展历程，不难看出神经网络已经在网络防御体系中发挥出重要作用。基于传统的计算机活动监控体系，加入神经网络可以更好的测定蠕虫病毒，优化系统监测效率。由于原有的入侵监测系统在技术水平不断提升的今天逐步出现效率下降、精度不足等问题，所以要搭建出高效的训练集群，利用循环网络和多层感知系统，提高系统监测的工作效率和精度指标。
32多age
t系统
目前，多age
t系统已经成为人工智能技术中不可或缺的一部分。age
t是系统中可以自主运行的实体。伴随技术逐步成熟，age
t系统在网络安全防护领域中展示出自身优势。因为这一技术可以对外部环境进行有效感知并完成规划，也就让该技术能够更好的实现网络信息认知、恶意入侵监测以及系统安全防护等任务。
基于分布式网络攻击的具体特性来说，采用自动化方式完成网络系统的恶意袭击，已经成为分布式攻击的主流模式。采用age
t网络安全架构，能够将age
t有效融入到网络环境之中，采用协同处理模式完成攻击评定。
33专家系统
f专家系统作为人工智能领域出现时间最久且较为完善的系统服务，主要是由资料库和推理机制两个部分组合而成。从实际应用来说，专家系统在运行过程中可以将特定领域中的专家经验作为基础进行深入推演，并模拟最终的专家决策结果。部分研究人员建立的NIDES系统就是基于先进的统计算法完成异常测定功能。在使用专家系统的过程中，能够让系统同步发挥多项统计学优势，采用日志方式完成对用户活动的统计认证，进而将对应权限的用户系统作为核心，完成各级用户活动的对应监管。能够根据用户的历史活动和专家给出的异常检测经验进行对比分析，确定是否存在入侵活r