基于LSTM-PCA智能算法的网络入侵检测技术研究

数字经济正以新技术和新应用的方式朝着新阶段深化发展,为应对网络安全新局势,依托人工智能对网络入侵检测进行技术研究十分必要。研究基于人工智能网络入侵检测技术进行网络入侵检测与人工智能检测技术分析,创新设计了基于主成分分析(PCA)的循环神经网络长短期记忆人工神经网络(LSTM)算法,设计了LSTM-PCA入侵监测模型实施入侵检测的数据集、数据预处理、设计模型为步骤进行实验和检测,以期在提高网络入侵检测效率的同时,促进安全技术产业稳步发展,从技术层面实现对人民安全、经济安全、国防安全的有效保障。