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。
经过一系列的调整和优化，他们成功地解决了系统与防御体系的兼容性问题。人工智能系统能够更好地融入到现有的网络安全防御体系中，为整个体系提供更加全面和高效的安全保障。
然而，随着系统测试的深入，他们又面临着一个新的问题：如何在保证系统安全性的同时，提高处理速度和效率？
小李皱起眉头，有些困惑地说：“我们一直在努力优化算法和模型，但似乎总是难以在安全性和效率之间找到平衡。”
小陈补充道：“是啊，有时候提高了处理速度，却会导致系统的误报率上升，从而影响了安全性。”
秦天听着他们的讨论，心中也明白这个问题的复杂性。他深知，网络安全领域永远都是一个需要在安全与效率之间寻找平衡的难题。
他沉思片刻，然后说：“或许我们可以从系统的架构和流程上入手，尝试寻找一些新的优化方案。”
于是，团队成员们开始重新审视整个系统的架构和流程。他们发现，现有的系统架构在处理大量数据时存在一定的瓶颈，导致处理速度无法进一步提升。
针对这个问题，小李提出了一个建议：“我们可以考虑引入分布式计算技术，将数据处理任务分散到多个节点上并行处理，从而提高处理速度。”
秦天觉得这个建议很有潜力，于是决定尝试引入分布式计算技术。他们开始研究相关的技术和工具，并尝试将其应用到他们的系统中。
经过一段时间的努力，他们成功地实现了分布式计算技术的应用。系统的处理速度得到了显著提升，同时误报率也保持在了一个较低的水平。
然而，新的技术引入也带来了新的挑战。分布式计算技术的应用使得系统的复杂性和维护成本都有所增加。团队成员们需要不断学习和掌握新的技术知识，以应对这些挑战。