一种基于人工智能的漏洞与威胁扫描方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的漏洞与威胁扫描方法及系统，具体涉及人工智能技术领域；通过从真实环境中提取已知威胁和潜在零日攻击数据训练AI模型，结合生成高复杂低异常和低复杂高异常的模拟攻击样本，对AI模型进行多样化场景下的威胁检测测试，分析其对高复杂性攻击的响应能力，并通过记录和统计误报与漏报情况，综合评估模型识别未知新型威胁特征的准确性；当检测到模型对未知新型威胁特征的识别出现不准确性时，通过预测固定时间段内的异常程度，生成预警信号并对模型进行优化，不仅能显著提高AI模型对复杂伪装攻击的检测能力，还能及时发现和修复模型在实际环境中的盲区，有效防止零日漏洞和高级持续性威胁对系统的突破。