AI在网络心理学中的应用：系统文献综述——利用AI分析受害者、攻击者与防御者心理学以增强网络安全

一篇系统文献综述分析了34项研究，将AI与网络心理学结合用于网络安全。综述将应用分为异常检测、漏洞风险预测、安全意识培训和认证/身份验证四类，使用了机器学习、深度学习、NLP和强化学习等方法。它识别了常用心理概念、数据集及实施状态，并指出研究差距与新兴趋势。

该综述系统梳理了AI与网络心理学融合的领域，将网络安全从纯技术防御扩展到心理因素分析。它提供了结构化分类与趋势总结，有助于研究者与从业者识别有效方法，并填补跨学科协同的认知空白。

AI通过分析不同角色（受害者、攻击者、防御者）的行为模式与人格特质，增强网络安全应用。其机制是先用心理学理论指导特征工程，再通过ML/DL模型进行异常检测、风险预测等任务，从而提升识别准确率与针对性。

• 这些AI-CPSY系统在实际网络安全产品中的部署程度如何？是否有已知的商业案例？
• 不同心理概念（如人格、认知偏差）对模型效果的提升是否有量化的实证证据？
• 该领域是否存在跨文化或地域的适用性差异？
• 如何解决使用心理数据分析时的隐私与伦理问题？