基于深度學習的網(wǎng)絡流量異常行為檢測與防御系統(tǒng)設計

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摘要：近年來，隨著網(wǎng)絡攻擊手段不斷升級，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全防護措施已難以完全滿足檢測和防御需求，亟須建立基于數(shù)據(jù)驅動的智能化網(wǎng)絡安全防御系統(tǒng)。本文提出一種基于深度學習的網(wǎng)絡流量異常行為檢測與防御系統(tǒng)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習正常網(wǎng)絡流量模式，對異常行為進行高精度檢測，并生成相應的防御策略。系統(tǒng)集成了多種深度學習模型和優(yōu)化算法，具有自適應、高效、智能化等特點，可廣泛應用于企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)、云環(huán)境等各種網(wǎng)絡場景，為構建智能網(wǎng)絡安全防御提供新的技術路徑。（剩余4990字）