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摘要：設計一個基于深度學習的網絡安全入侵檢測系統(tǒng)，旨在提升網絡威脅識別的準確性和效率。系統(tǒng)通過融合數(shù)據(jù)預處理、深度學習模型訓練與性能評估優(yōu)化三大核心模塊，實現(xiàn)對復雜網絡流量數(shù)據(jù)的智能分析。采用卷積神經網絡（CNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等深度學習算法，自動提取網絡流量中的高層次特征，有效識別潛在入侵行為。（剩余5841字）
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深度學習的網絡安全入侵檢測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
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