构建人工智能与大数据安全防御体系是一个复杂且综合性的工程，涉及到数据的采集、传输、存储、处理、分析和使用等全流程的安全管控。以下是一些关键步骤和要素：

1. **数据安全防护**：
- **数据加密**：在数据传输和存储过程中采用强加密算法，确保数据在公网传输时不被窃取或篡改。
- **访问控制**：运用基于角色的访问控制（RBAC）和其他授权机制，确保只有授权的用户和系统能够访问大数据资源。
- **数据脱敏**：在必要时对敏感数据进行脱敏处理，以保护个人隐私和商业秘密。

2. **安全态势感知**：
- **实时监控**：利用大数据分析工具（如Apache Flink）实时监控数据流和系统行为，发现潜在的威胁和异常活动。
- **人工智能辅助分析**：通过机器学习和人工智能技术，对海量数据进行深度分析，识别出隐蔽的攻击模式和安全漏洞。

3. **智能防御系统**：
- **威胁检测**：构建基于AI的威胁检测系统，对网络流量、日志文件等数据流进行实时分析，快速发现潜在攻击。
- **自动响应**：一旦检测到安全威胁，系统能够自动触发响应机制，例如隔离可疑活动、封锁恶意IP、更新防火墙规则等。

4. **合规与审计**：
- **数据生命周期管理**：确保大数据在全生命周期内的安全合规，包括数据生成、迁移、销毁等环节。
- **智能审计**：利用AI技术进行智能审计，自动识别违规操作，减轻人工审计压力。

5. **安全策略优化**：
- **持续改进**：通过AI的自我学习和迭代能力，不断优化安全策略，适应不断变化的威胁环境。
- **安全知识图谱**：构建安全知识图谱，将安全规则、漏洞信息、威胁情报等数据结构化，为AI提供决策支持。

总之，构建人工智能与大数据安全防御体系要求将AI技术融入到数据安全的各个环节，形成从预防、检测、响应到复盘的闭环安全防护链条，全面提升大数据环境下的安全防护能力。同时，也要注重隐私保护、合规性要求以及人机协作，确保安全防御体系的全面性和有效性。