主要观点：

• 网络中存在零日漏洞（zero-day exploits），传统日志检查无用，AI 驱动的威胁检测成为新盟友。
• AI 在对抗零日攻击中很重要，能分析大量数据检测安全风险，如检测网络流量中的异常。
• 通过 Python 代码示例展示如何利用 AI 构建迷你威胁检测工具，包括生成模拟网络流量、训练自动编码器等步骤。
• 现实中 AI 能在网络攻击前检测到异常，保护各种基础设施，但也存在假阳性等问题。
• 未来 AI 系统有望与量子技术结合，实现更先进的检测能力，目前需改进代码并整合实时流量数据。

关键信息：

• 零日漏洞代表未知漏洞，传统防御工具难以检测。
• AI 像超级智能看门狗，能实时检测威胁。
• 利用 Python 代码生成含异常的网络流量数据并训练自动编码器检测异常。
• 2021 年 SolarWinds 攻击因零日漏洞未被检测，AI 可提前检测异常。
• AI 虽有优势但存在假阳性等问题。

重要细节：

• 代码中通过设置随机种子生成 1000 行人工网络流量，包含 50 个异常数据包。
• 对数据进行预处理，将时间戳转换为秒，IP 简化。
• 训练自动编码器，通过比较数据与典型行为模式的知识库来检测异常。
• 最后绘制误差图，显示异常点。
• 现实中网络 24/7 受攻击，AI 可提前响应，开发者可改进代码利用真实数据。