该论文针对大学学术管理信息系统（ACMIS）面临的多维安全威胁（包括暴力登录、支付欺诈、权限提升、内部数据窃取和学术诚信违规）提出了一种基于AI的安全代理方案。传统基于规则的系统难以区分恶意行为与正常操作，因此作者设计了一个结合监督式异常检测、行为分析以及用于安全密码恢复的自然语言处理聊天机器人的安全代理。该代理监控五个操作层：认证、授权、金融交易、用户行为和系统健康，并通过四级风险升级框架进行响应。系统采用模块化架构，便于扩展到其他机构系统。在模拟的ACMIS事件日志数据集上，该方法实现了威胁检测宏平均F1分数0.91，而基于规则的基线仅为0.49，且关键层级自动响应延迟在95百分位下低于300毫秒。论文适合对AI驱动的异常检测、教育系统安全及自动化响应感兴趣的网络安全研究者阅读。