人工智能正在重塑网络安全，攻击者利用AI进行自动化攻击，给防御者带来压力。企业需有效应用AI提升安全团队效率，关注关键风险，建议优先部署去重与关联分析、智能优先级排序和情报增强层，以实现持续风险管控。PlexTrac等平台通过AI提升决策分析能力，帮助企业应对AI武器化的攻击者。

本研究提出了一种考虑州际流行病学相互作用的多代理强化学习模型，用于特定司法管辖区的决策分析。实验发现，与单代理强化学习相比，MARL的最优决策明显不同，突显了司法管辖区变异和相互作用的影响。研究展示了MARL在指导公共卫生政策方面的优势和适用性，并提供了扩展到国家级的框架。

通过对大型语言模型的实验，研究表明情绪对其行为的决策和人类决策的关联存在重要影响，其中 GPT-4 在情绪状态下表现出与人类类似的行为响应。

我们提出了一个结合AHP和GPT-4的新框架，用于网络安全的多准则决策。通过利用GPT-4的智能能力，我们自动化了决策过程，提高了效率和可靠性。研究结果揭示了结合AHP和GPT-4的变革潜力，为智能决策支持系统确立了新的模式。