面对数字时代海量数据交互带来的安全挑战，网络攻击已呈现出高度智能化和隐蔽化趋势，研究了当前网络防御体系面临的智能化转型需求，以及人工智能技术在网络入侵检测、威胁情报分析、攻击预测与态势感知等关键领域的应用路径。采用深度学习、图神经网络、自然语言处理、强化学习等新兴AI方法，对典型应用模型与实践效果进行了系统梳理。结果表明，人工智能技术在提升检测准确率、加快响应效率和增强系统适应性方面具有显著优势，为构建动态、主动、自适应的网络安全防御体系提供了重要技术支撑。