队成员们进行了一次深入的讨论。他说：“面对复杂的网络攻击，我们需要进一步优化我们的算法和模型，提高系统的应对能力。”

　　一位年轻的研究员提出：“我们可以尝试引入一些新的技术，比如深度学习中的对抗性训练，来增强系统的鲁棒性。”

　　另一位技术专家小陈补充道：“是的，对抗性训练确实是一个值得尝试的方向。不过，我们还需要考虑如何平衡模型的准确性和鲁棒性，避免因为引入对抗性训练而导致模型在普通情况下的性能下降。”

　　秦天点了点头，表示赞同：“小陈的担忧很有道理。我们确实需要在保证模型准确性的同时，增强其对抗复杂网络攻击的能力。这样，我们的系统才能在各种情况下都表现出色。”

　　小李则提出了一个具体的实施建议：“我们可以先对一部分数据进行对抗性训练，观察模型的表现。如果效果理想，我们再逐步扩大训练范围，直到找到最佳的平衡点。”

　　秦天觉得这个建议很实际，于是决定采纳。他吩咐团队成员们按照小李的建议进行尝试，并密切关注模型的训练进展。

　　在接下来的日子里，团队成员们分工合作，一部分人负责数据的对抗性标注和处理，另一部分人则负责调整和优化模型的训练参数。他们经过多次的试验和调整，逐渐找到了合适的对抗性训练强度和方法。

　　经过一段时间的努力，他们成功地提高了人工智能系统应对复杂网络攻击的能力。在后续的测试中，系统表现出了出色的鲁棒性和准确性，让团队成员们倍感欣慰。

　　然而，就在他们以为一切都在顺利进行时，新的问题又接踵而至。在一次系统集成测试中，他们发现人工智能系统与现有的网络安全防御体系存在兼容性问题。

　　秦天再次召集团队成员们进行讨论。他说：“我们的系统与现有的网络安全防御体系不兼容，这将会影响到我们的实际应用。我们需要尽快解决这个问题。”

　　团队成员们开始讨论可能的解决方案。小李提出：“我们可以对系统进行调整和优化，使其更好地适应现有的防御体系。”

　　然而，小陈却有些担忧：“调整系统可能会影响到我们之前所做的优化工作，甚至可能引发新的问题。我们需要谨慎考虑。”

　　秦天思考了一会儿，说：“小陈的担忧是有道理的。我们不能盲目地调整系统。我们需要先深入了解现有的防御体系，找出不兼容的具体原因，然后有针对性地进行优化。”

　　于是，团队成员们开始研究现有的网络安全防御体系，分析其工作原理和特点。他们发现，防御体系主要依赖于一系列的规则和策略来进行安全检测和防御。而他们的人工智能系统则更多地依赖于数据分析和模型预测。

　　在深入了解了防御体系的工作原理后，团队成员们开始尝试将人工智能系统的输出与防御体系的规则和策略进行融合。他们通过调整系统的输出格式和方式，使其能够更好地与防御体系进行协同工作。

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