第97章 AI 防御体系的瓶颈与突破

在刘喆处理“资深蛇”个人报复的同时，国家级AI防御技术攻关项目也进入了关键阶段。团队成功构建了AI驱动的入侵防御系统，能够识别和拦截大多数己知的网络攻击。

然而，面对那种“无迹恶意代码”，AI防御系统依然存在瓶颈。这种代码的变异速度和随机性太高，AI系统难以捕捉其规律；而且，代码在执行过程中产生的“亚量子”特性，使得传统的AI模型难以对其进行预测和识别。

团队中一些专家提出了不同的研究方向。有人认为应该从量子计算本身出发，开发量子计算机进行防御；有人认为应该从底层硬件入手，阻止“亚量子代码”的运行。

刘喆作为领导者，需要整合这些不同的思路，找到突破瓶颈的关键。

他将目光投向了“AI的自我进化和学习能力”。他认为，要对抗AI驱动的攻击和“亚量子代码”，仅仅依靠人类编写的防御规则是不够的，AI防御系统必须能够自主学习和适应，甚至能够预测对方AI可能的攻击策略。

他提出了一个大胆的设想：构建一个“对抗性AI防御框架”。在这个框架中，防御AI系统将与攻击AI系统进行模拟对抗演练，通过不断学习和优化，提升自身的防御能力。

同时，他也在尝试将量子计算的原理融入AI模型中。他希望开发一种“量子增强AI”（Quantum Augmented AI），使其能够感知和处理“亚量子信息”，从而识别那种“无迹恶意代码”。

这些技术都处于最前沿，甚至有些是前所未有的概念。刘喆凭借他对技术本质的深刻理解和创新思维，指导团队进行探索和实验。

苏晓雨也再次提供了协助。她通过媒体渠道了解国外在AI安全和AI方面的讨论。她发现，一些国外专家开始讨论“AI的不可控性”和“自主AI系统可能带来的风险”。这些公开讨论，为刘喆团队从另一个角度理解对方AI攻击系统提供了启示。

她甚至从媒体报道中，捕捉到了一些关于国外AI研究项目进行“黑盒测试”和“模糊测试”的信息。这些信息可能暗示了对方在测试他们的AI攻击系统时使用的方法，为刘喆团队的逆向研究提供了方向。

经过团队的共同努力，特别是在刘喆核心框架和思路的指导下，他们在“量子观测点”和“对抗性AI防御框架”的结合上取得了突破。他们开发出了能够捕捉微弱“量子扰动”信号的AI模型，并证明了通过对抗演练可以有效提升AI防御系统的适应性。

虽然离彻底解决“无迹恶意代码”还有距离，但他们己经找到了应对这种前沿威胁的正确道路。这是国家在AI和后量子网络安全领域的重大突破。

蛰龙在科研的道路上，带领国家团队，攀登着前所未有的技术高峰。