基于深度学习的网络流量入侵检测方法研究

在电子信息技术快速发展的过程中,网络入侵模式、攻击方式也在不断升级和变化,网络安全问题日益严峻,网络流量入侵检测面临更大挑战。为了提高入侵检测的速率、准确率,文章提出一种基于深度学习的网络流量入侵检测新方法,该方法通过提取流量数据的关键特征,优化粒子群算法。同时引入惯性权重模块,并结合极限学习机、AE自编码器,有效消除数据噪音的问题,实现对网络流量入侵的有效检测。实验结果表明,该方法能够精确、高效地对网络流量入侵进行检测,可以提高网络安全防护效果。