基于深度学习的网络入侵检测算法研究与应用

摘要

伴随信息技术的迅猛发展以及电力系统智能化的持续推进，电力网络安全遭遇愈发严峻的挑战。传统的网络入侵检测方式在应对复杂且多变的网络攻击时，往往会出现误报率偏高、检测效率较低等问题。论文针对电力网络安全的特殊需求，提出了一种基于深度学习的网络入侵检测算法。该算法借助深度神经网络强大的特征提取与分类能力，对网络流量展开实时分析与异常检测。通过在新疆电力公司的实际网络环境中进行实验和应用，证实了该算法在提升检测准确率、降低误报率以及应对未知攻击等方面的优势。研究结果显示，基于深度学习的网络入侵检测算法能够切实增强电力网络的安全防护能力，为确保电力系统的安全稳定运行给予了有力支持。