收集網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)作為訓練模型的基礎。

從收集的數(shù)據(jù)中提取出重要的特征。

利用這些特征來訓練我司的AI模型。

在測試集上驗證模型的效果，根據(jù)測試結果進行優(yōu)化。

將訓練好的模型用到防火墻上，實現(xiàn)自動化安全防護。

對于醫(yī)療器械制造行業(yè)，由于其對數(shù)據(jù)安全性有著極高的要求，因此考慮使用更高級的人工智能技術，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡等，以提供更高的安全保障。

在社交領域，由于社交網(wǎng)絡中的信息傳輸量巨大且復雜，傳統(tǒng)的防火墻可能無法有效地處理，而采用基于AI的防火墻則更好地識別和過濾垃圾信息和潛在的安全威脅。

在娛樂領域，在線游戲等行業(yè)，通過使用AI防火墻來防止DDoS攻擊，保證服務的穩(wěn)定性和用戶體驗。