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本文系统梳理了基于人工智能的入侵检测与防御系统的核心理论与实践。文章指出传统签名检测存在维护成本高且无法应对零日攻击的局限，而基于统计的异常检测误报率高。引入机器学习与深度学习后，系统能通过行为基线识别未知威胁、自动进行告警分级与跨事件关联，显著降低分析师疲劳。现代AI增强型架构涵盖数据采集、流式处理、实时与深度AI检测及自动响应四层，建议安全团队结合网络与主机检测构建混合体系，并关注对抗逃逸与模型鲁棒性以提升防御效能。

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