网络流量分析中的深度学习优化方法研究

本研究聚焦于优化生成对抗网络在网络流量分析中的应用,通过深入研究网络的结构、训练方法和参数优化,提出了一种创新的联合训练优化方法。本文以NSL-KDD数据集为基础,在网络入侵检测任务中进行了实验比较。在实验中,联合训练优化方法相较于传统方法在准确率上提高了7%,达到092,同时在召回率上有6%的提升,达到094。最引人注目的是,F1分数提高了007,从086增至093。这一系列结果表明了提出的优化方法在生成对抗网络中的性能提升效果显著。本研究不仅在实证层面证明了联合训练优化方法的有效性,也为网络流量分析领域提供了一种创新的、可行的优化途径,对于提高网络安全技术的实际效能具有实质性的推动作用。