基于深度学习的网络入侵检测技术研究

李 云亚, 张 菲, 邵 君立
金盾检测技术股份有限公司

摘要


随着网络攻击手段的不断升级，传统的入侵检测技术已难以应对复杂多变的安全威胁。基于深度学习的网
络入侵检测技术，凭借其强大的特征学习能力和自适应能力，逐渐成为解决网络安全问题的有效手段。深度学习能
够通过大量数据的训练，自动提取入侵行为的复杂特征，并进行高效的检测与分类。本文将深入探讨深度学习在网
络入侵检测中的应用，重点分析深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学
习模型在该领域的技术实现。

关键词


网络入侵检测；深度学习；深度神经网络；卷积神经网络；循环神经网络

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参考


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