基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與防御機制

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摘要：該研究旨在探索基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與防御機制，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）算法和CSE-CICIDS2018數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，通過綜述傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法和深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用，分析了當前研究的發(fā)展狀況和存在的問題。實驗過程選用了CNN算法作為主要的深度學(xué)習(xí)模型，并設(shè)計了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。（剩余5143字）