正文
在网络安全的世界里，数据的黑白界限远没有表面看起来那么清晰。通常，我们把数据分为“黑数据”和“白数据”。黑数据指的是那些带有恶意行为的流量或文件，比如病毒和木马；而白数据则是正常、无害的通信和文件传输。但问题来了，未知威胁的数据往往游走在这两者之间，看起来既正常又带有一些微妙的异常。这种模糊性让检测系统在面对未知威胁时，常常会出现漏报或误报，极大地增加了防护的难度。
随着技术的进步，攻击者也在不断进化，他们利用加密和混淆等手段来隐藏恶意数据，使其难以被解析和识别。加密通信不仅掩盖了恶意指令，混淆技术还通过改变数据的外观，让检测系统难以辨别其真实意图。再加上现代攻击往往涉及多种协议和多阶段操作，这一切都让数据分析变得更加复杂，传统的检测方法显得捉襟见肘。
传统的安全检测主要依赖预定义的规则，这些规则基于已知的攻击特征来识别威胁。没错，这在应对已经被识别和定义的威胁时效果显著，但当面对新型、未知的威胁时，这些规则根本派不上用场。因为这些未知威胁没有预先定义的特征，基于规则的检测系统根本无法识别它们，导致高误报和漏报率。那么，大家常常寄希望于AI技术，认为它能突破传统方法的瓶颈，但现实情况又是怎样的呢？
虽然AI在识别已知模式和异常行为方面确实展现出了一定的潜力，但在应对未知威胁时，AI却显得力不从心。AI模型的有效性高度依赖于训练数据的质量和多样性，而未知威胁的数据由于缺乏明确的标签和定义，常常介于正常与异常之间。这种数据的不确定性使得AI模型难以准确区分，从而无法有效识别新的、未曾见过的攻击手法。结果，AI在处理这些模糊数据时，往往会产生高误报和漏报，削弱了其在实际应用中的可靠性。
更糟糕的是，AI模型通常需要大量的标注数据来进行训练，而对于未知威胁，缺乏足够的标注数据进一步限制了模型的学习能力。即便采用先进的无监督学习或半监督学习方法，面对真正新颖的攻击时，AI模型仍然难以保持高效的检测性能。攻击者的策略不断演变，新的攻击手法层出不穷，AI模型难以及时更新和适应这些变化，导致其在动态环境中的应用效果大打折扣。
