摘要：根据近日出版的相关研究发现，科学家在今年超级碗和板球世界杯决赛期间试验了一个复杂的URL和PC分析系统，监测网站内容如何感染和影响用户设备，包括对日常网页浏览习惯的改变、篡改注册表文件、创建新进程和本地文件属性感染等等。通过对这些比特和包的分析，科研团队尝试培训人工智能项目来识别预测信号并检测恶意URL链接。

在今年召开的两场大型体育赛事中，在Twitter上充斥着很多关于在线体育赛事的内容推文，网络攻击者使用诱人的文字描述和包含恶意程序的“t.co”短链接方式诱使消费者点击，从而造成恶意程序的扩散。科研团队和Twitter公司进行合作，在用户访问一个模糊的短链接的时候该系统能够阻止用户收到恶意程序的感染。

根据初步测试结果，科研专家表示该人工智能系统能够有效的阻止包含恶意程序的短链接，5秒内的正确识别率为83%，在30秒的正确识别率为98%，目前该项目由来自卡迪夫大学和工程和物理科学研究理事会（EPSRC）和经济和社会研究委员会（ESRC）组成的科研团队共同推进，计划在2016年欧洲杯期间进行更多的测试。