可能的网络防御系统应该至少提供三个级别的网络安全。
第一级别包括传统的静态网络防御机制，如身份认证、密码保护、访问控制、网络过滤等。第二级别包括主动的网络防御机制，如信息收集、安全评估、网络状态监控和***。第三个级别对应于网络防御管理，对网络状态进行整体评估，选择适当或最佳的防御机制，以及它们的适应性。
预警、***检测和防御系统，包括人工智能技术，在确保这些网络安全水平方面发挥着重要作用。
预警系统（Early Warning Systems，EWS）用于防范网络***，并尽快作出响应。然而，由于随着新技术的发展，网络威胁的级别也在不断升级。与传统的纯数据包检测方法不同，新的预警系统架构需要收集、分析、关联数据，同时还需要近实时地检测、分析和响应威胁模型。这都是公众已经听说过的。这一需求包括虚拟传感器的开发、复杂的数据关联、用于网络行为分析的新逻辑模型、学习算法，以及能够提供可伸缩性、可靠性和灵活性的概念和新方法的开发，特别是在 IPv6 网络中。
在预警和***检测中使用人工智能的目的是开发一种先进的智能帮助系统，用于在局域网和广域网中尽早检测来自互联网的***。在这一框架内，还应考虑广泛使用的互联网协议，如 FTP、SMTP 和 HTTP，以及较新的协议，如 SOAP 等。
人工智能在网络防御领域的应用需要解决的主要问题是，现有的技术没有达到理想的水平，应该开发和调整哪些人工智能方法，才能最大限度地减少人为因素，而人为因素被认为是网络防御中最薄弱的环节。
利用人工智能进行网络***
人工智能的滥用可能以多种方式威胁安全：
对数字安全的威胁；
对人身安全的威胁；
对社会 / 经济 / 政治安全的威胁。
社会工程***的自动化：自然语言处理工具能够模仿受害者的写作放歌，因此，人工智能系统收集在线信息，以创建可能会被自动点击的个性化恶意网站 / 电子邮件 / 链接。
漏洞发现的自动化：过去的代码漏洞模型有助于加速发现新漏洞。
高级******：人工智能可以用在******的许多方面。例如，人工智能提供了自动化工具，可以改进目标选择和有限排序，避免被检测，并创造性地响应目标行为的变化。它还可以模仿类似人类的行为，将目标系统导向到一个不那么安全的状态。
勒索软件任务的自动化：人工智能技术可以自动化各种任务，如与勒索软件受害者的对话和支付过程。
人工智能在应用程序中的利用：人工智能用于创建数据中毒***或后门。
Flock ***：分布式自主机器人系统网络允许监控大区域并执行快速、协调的***。
针对无人机和无人车的***：由于网络***，对基于人工智能的自主无人机和无人车的控制构成了重大威胁。
假消息：当图像处理技术的最新发展与自然语言创造技术相结合时，公众试图通过制作高度逼真的国家领导人视频来误导他们，这些领导人似乎正在发表他们实际上从未做过的演讲和评论。
个性化假情报和影响活动：基于人工智能的社交网络分析可以识别关键因素，以接近（恶意）提议或目标假情报。