基于深度学习的网络入侵检测系统设计与实现
作 者：
卢超丰
摘 要：
本研究旨在设计并实现一个基于深度学习的网络入侵检测系统，以应对日益复杂的网络安全威胁。通过对现有网络入侵检测技术的综述，确定了深度学习在网络安全领域的潜在应用，并提出了一个分层结构的系统架构，包括数据预处理模块、特征提取与选择模块、深度学习模型设计与实现模块以及实时监测与警报模块。基于实验设置在不同模型上进行了对比实验，结果表明，深度学习模型在性能上表现优越。最后，通过对实验结果的分析和讨论，得出了深度学习在网络入侵检测中的潜在应用和未来发展方向。
来 源：
《信息产业报道》 2026-01