基于深度学习的网络入侵检测方法研究与优化

Network Communication and Safety

近年来,随着计算机网络技术的快速发展,网络安全问题日益严峻。传统的网络入侵检测方法已难以应对日益复杂的网络攻击。研究针对传统入侵检测方法的不足,提出了一种基于深度学习的网络入侵检测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)对网络流量数据进行特征提取与分类,实现了高效、准确的入侵检测,并对该方法进行了优化,提高了检测效率和准确率。实验结果表明,该方法相较于传统方法具有明显优势,为网络安全防护提供了新的思路。