科学家正利用一种称为深度强化学习（DRL：DeepReinforcementLearning）的人工智能技术来保护计算机网络，并迈出了关键一步。当在严格的模拟环境中面对复杂的网络攻击时，深度强化学习在95%的时间内有效阻止对手达到目标。测试结果为自主人工智能在主动网络防御中发挥作用提供了希望。美国能源部太平洋西北国家实验室（PNNL）的科学家在一份研究论文中记录了他们的发现，并于2月14日在华盛顿特区人工智能促进协会年会期间，在网络安全人工智能研讨会上介绍了他们的工作。项目起点是开发一个模拟环境，以测试涉及不同类型对手的多阶段攻击场景。为实验创建这样一个动态攻防模拟环境本身就是一个成果。该环境
