摘 要
随着网络技术的迅猛发展，网络安全威胁日益增多，如何有效检测并应对这些威胁成为了一个重要的研究课题。近年来，深度学习技术因其强大的数据分析和模式识别能力，在网络安全威胁检测领域展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于深度学习的网络安全威胁检测方法，分析其原理、实现方式及在网络安全中的应用效果，以期提高网络安全防护的智能化和自动化水平。基于深度学习的网络安全威胁检测方法主要利用深度神经网络从大量网络数据中自动学习和提取特征，以识别潜在的网络安全威胁。这种方法能够克服传统基于规则或特征的检测方法的局限性，如难以应对新型威胁和变种攻击等。
关键词：深度学习；网络安全；威胁检测
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的及意义 1
（三）国内外研究现状 1
二、网络安全与深度学习基础 2
（一）网络安全概述 2
（二）深度学习基础 2
（三）深度学习在网络安全中的应用 3
三、数据预处理与特征工程 3
（一）数据收集与清洗 3
（二）特征提取与选择 4
（三）数据标注与增强 5
四、深度学习模型训练与优化 6
（一）模型架构设计 6
（二）损失函数与优化器选择 7
（三）超参数调整与正则化 7
五、结论 8
参考文献 9
致 谢 11
