摘要
随着网络技术的快速发展,网络入侵行为日益复杂,传统的入侵监测系统难以应对新型攻击手段。深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力,在网络入侵检测领域展现出巨大潜力。然而,深度学习在入侵检测中的应用仍面临数据不平衡、模型泛化能力不足和实时性与准确性平衡等难题。本文将概述深度学习在入侵检测中的应用,分析当前面临的难题,并提出相应的解决策略,包括数据预处理与增强技术、模型优化与集成学习以及实时检测与延迟优化,旨在提高网络入侵检测系统的性能和效率。
出处
《网络安全技术与应用》
2025年第10期64-66,共3页
Network Security Technology & Application
