现代防御性网络作战所处环境的数据体量、对手行动速度及任务复杂程度，已超出人类认知负荷极限，导致尽管具备广泛的感知能力，仍出现检测迟滞、分析瓶颈及对手潜伏时间延长的困境。尽管人工智能（AI）有望在检测速度、自动化水平及分析效率方面带来显著提升，但其在防御作战、风险管理及逆向工程领域的碎片化应用，限制了实际效能的发挥。本顶石研究提出并验证了一套全面的网络防御现代化框架——“网络防御三位一体”。该框架通过Ghidra–ARE（GARE）管道，将人工智能与领导力驱动的态势研判、伦理监督及自主逆向工程流程深度融合，以确保网络环境下的任务可靠性。本研究综合运用定性文献综述、主题分析及覆盖127起模拟事件的情景驱动验证，评估了AI赋能系统如何在保持“人在回路”监督、交战规则及证据链合规要求的同时，加速决策周期。研究提出一种通过反馈回路联结作战、治理与分析的集成架构，以实现组织学习与适应性进化。最终成果是一个灵活且以伦理为核心的框架，显著提升了应对高级网络威胁的速度、问责性与韧性。