基于深度学习的网络入侵检测系统凭借其强大的实时监控、智能预警、精确识别及灵活应对能力,在网络防御领域展现出显著的价值.该系统能够实现实时监控与预警量,通过自动学习和模式识别有效检测已知和未知的网络攻击,从而大幅度增强网络安全防护性能.文章基于深度学习,从数据采集模块、数据预处理模块、深度学习检测模块、决策与反馈模块、管理与可视化模块5个维度构建起层次化、模块化的网络入侵检测系统,以期为构建安全、健康的网络环境提供借鉴.
作者：倪硕
作者单位：沈阳科技学院
中文关键词：深度学习网络入侵检测系统设计
刊名：《金融科技时代》 2024 (10)
页码/页数：75-79,5
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