一位年輕的研究員提出：“我們可以嘗試引入一些新的技術，比如深度學習中的對抗性訓練，來增強係統的魯棒性。”
另一位技術專家小陳補充道：“是的，對抗性訓練確實是一個值得嘗試的方向。不過，我們還需要考慮如何平衡模型的準確性和魯棒性，避免因為引入對抗性訓練而導致模型在普通情況下的性能下降。”
秦天點了點頭，表示讚同：“小陳的擔憂很有道理。我們確實需要在保證模型準確性的同時，增強其對抗複雜網絡攻擊的能力。這樣，我們的係統才能在各種情況下都表現出色。”
小李則提出了一個具體的實施建議：“我們可以先對一部分數據進行對抗性訓練，觀察模型的表現。如果效果理想，我們再逐步擴大訓練範圍，直到找到最佳的平衡點。”
秦天覺得這個建議很實際，於是決定采納。他吩咐團隊成員們按照小李的建議進行嘗試，並密切關注模型的訓練進展。
在接下來的日子裡，團隊成員們分工合作，一部分人負責數據的對抗性標注和處理，另一部分人則負責調整和優化模型的訓練參數。他們經過多次的試驗和調整，逐漸找到了合適的對抗性訓練強度和方法。
經過一段時間的努力，他們成功地提高了人工智能係統應對複雜網絡攻擊的能力。在後續的測試中，係統表現出了出色的魯棒性和準確性，讓團隊成員們倍感欣慰。
然而，就在他們以為一切都在順利進行時，新的問題又接踵而至。在一次係統集成測試中，他們發現人工智能係統與現有的網絡安全防禦體係存在兼容性問題。
秦天再次召集團隊成員們進行討論。他說：“我們的係統與現有的網絡安全防禦體係不兼容，這將會影響到我們的實際應用。我們需要儘快解決這個問題。”
團隊成員們開始討論可能的解決方案。小李提出：“我們可以對係統進行調整和優化，使其更好地適應現有的防禦體係。”
然而，小陳卻有些擔憂：“調整係統可能會影響到我們之前所做的優化工作，甚至可能引發新的問題。我們需要謹慎考慮。”
秦天思考了一會兒，說：“小陳的擔憂是有道理的。我們不能盲目地調整係統。我們需要先深入了解現有的防禦體係，找出不兼容的具體原因，然後有針對性地進行優化。”
於是，團隊成員們開始研究現有的網絡安全防禦體係，分析其工作原理和特點。他們發現，防禦體係主要依賴於一係列的規則和策略來進行安全檢測和防禦。而他們的人工智能係統則更多地依賴於數據分析和模型預測。
在深入了解了防禦體係的工作原理後，團隊成員們開始嘗試將人工智能係統的輸出與防禦體係的規則和策略進行融合。他們通過調整係統的輸出格式和方式，使其能夠更好地與防禦體係進行協同工作。
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