基于人工智能技术的网络入侵检测系统研究与实现

周 艳明, 李彬 彬*
深信服科技股份有限公司杭州分公司

摘要


随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益严峻，企业、政府及个人信息频遭威胁。传统入侵检测系统（IDS）依赖特征匹配与规则预设，面对多变复杂的网络入侵手段，在检测能力方面表现出严重不足，信息安全形势愈发严峻。本文研究了基于人工智能（AI）技术的网络入侵检测系统，探讨了其优势和实现方法。通过引入机器学习、深度学习等AI技术，网络入侵检测系统能够更智能地识别和应对各种网络攻击。本研究通过构建基于深度学习的入侵检测模型，分析其在识别率、检测精度、响应速度等方面的表现，对于网络安全的维护具有一定的参考价值。

关键词


网络入侵；深度学习；检测精度；响应速度

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参考


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