基于深度学习的网络入侵检测技术研究

基于深度学习的网络入侵检测技术结合了深度学习模型在数据处理和模式识别方面的优势,能够高效地识别网络中的异常行为和入侵攻击。该技术通过实时监测网络流量数据,利用CNN、RNN、LSTM等模型对数据进行分析和挖掘,实现对恶意代码、异常行为和网络流量的准确检测。此外,深度学习模型还能够快速识别远程服务器和云计算环境中的安全威胁,为网络安全提供了可靠的保护。