本研究探讨了基于人工智能的网络威胁检测，重点评估机器学习分类器和集成模型在恶意软件及网络入侵检测中的应用。讨论了在企业系统中整合AI增强网络安全解决方案的挑战及应对策略，并提出了未来研究方向，以提升数字生态系统的安全性和韧性。

超维计算（HDC）利用超向量模拟大脑高效处理信息，研究涵盖内存计算、机器人场所识别、机器学习和网络威胁检测。进展包括：用相变存储器件实现高精度内存计算；提出CyberHD框架捕捉威胁模式；开发编译器工具将高级描述转为优化C代码，训练推断提速25至132倍，内存减少5至158倍；轻量编码方法在MNIST达97.35%准确率；聚类算法提升精度。