基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)與防御機(jī)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(cè)與防御機(jī)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(guò)綜述傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)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(dāng)前研究的發(fā)展?fàn)顩r和存在的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)過(guò)程選用了CNN算法作為主要的深度學(xué)習(xí)模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。（剩余5143字）