该论文研究AI加速漏洞发现对互联系统安全的影响，提出一个结合排队论与网络理论的模型。模型将企业环境表示为加权依赖图，包含漏洞池动态补充、有限修复容量、分类降级、利用窗口压缩以及动态传播机制。通过数学推导给出了漏洞积压的稳定性条件，并建立了积压量与级联风险之间的动态耦合关系。仿真实验表明，当可操作的漏洞发现速率超过修复吞吐量时，积压会迅速增长，系统性风险非线性上升。在枢纽节点主导的拓扑中，网络分段比单纯提升修复速度更能有效减少传播性危害，而最佳防御策略是结合修复自动化与降低网络耦合。论文贡献在于理论化地分析了AI加速漏洞发现对修复管道的冲击，并提出了量化评估与防御策略的框架。适合安全研究员、风险管理工程师以及负责漏洞管理与网络架构的团队阅读。