基于深度学习的网络入侵检测系统研究

荣 志文, 付 蓉
金盾检测技术股份有限公司

摘要


随着网络攻击的日益复杂和频繁，传统的网络入侵检测技术面临着较大的挑战。深度学习作为一种高效的
自动化学习方法，已广泛应用于各种数据分析领域，特别是在网络安全领域。基于深度学习的网络入侵检测系统通
过利用大规模网络数据训练深度神经网络模型，能够有效地识别多种网络攻击模式。本文旨在研究基于深度学习的
网络入侵检测系统的设计与实现，分析其在入侵检测中的应用优势，基于深度学习的入侵检测系统表现出了较高的
准确率和较强的泛化能力。

关键词


网络入侵检测；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；生成对抗网络

全文:

PDF


参考


[1]赵健.基于深度学习算法的网络传输数据智能检

测研究[J].现代电子技术，2025，48（23）：118-122.

[2]黎燕.基于深度学习模型的网络流量预测与性能

优化方法研究[J].软件，2025，46（11）：25-27.

[3]蓝家运，段晓霞，王丽颖.基于深度学习网络的

AI拟声检测系统的设计[J].现代信息科技，2025，9（22）：

35-39.

[4]仇丹丹.基于剪枝算法优化的轻量级深度学习网

络算法[J].计算机科学，2025，52（S2）：206-212.


Refbacks

  • 当前没有refback。