基于人工智能的网络入侵检测系统研究

随着网络技术的快速发展,网络安全问题日益严峻。网络入侵检测系统(NIDS)作为防御网络安全威胁的重要工具,已经引起了广泛关注。本文研究了基于人工智能的网络入侵检测系统,特别是深度学习技术在其中的应用。我们通过比较传统的入侵检测系统和基于人工智能的系统,分析了后者在检测精度和效率上的优势。本文还探讨了深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)在处理网络流量数据时的性能。通过实验验证,展示了基于深度学习的模型在提高检测速度和减少误报方面的有效性。