基于深度学习的网络入侵检测系统优化研究

摘要

随着网络攻击手段的不断演化与加剧，传统基于规则的入侵检测系统已难以满足复杂网络环境下的安全防御需求。深度学习技术因其强大的特征学习与分类能力，在网络入侵检测领域展现出广阔的应用前景。本文围绕深度学习在网络入侵检测系统中的优化应用展开研究，系统分析深度学习模型在特征提取、数据处理、模型结构及部署优化等方面的关键技术，并结合流量数据的高维性与攻击行为的隐蔽性，提出面向实战的入侵检测系统改进方案。通过构建高效的深度神经网络结构，实现对各类攻击模式的准确识别与实时响应，有效提升检测系统的实用性、稳定性和鲁棒性，为网络空间安全防御体系的技术升级提供理论支撑与路径参考。