摘 要
在数字化时代，网络安全威胁备受关注。入侵检测系统（IDS）是网络安全的关键部分，负责监控网络流量、识别恶意活动和防止数据泄露。但随着攻击技术的进步，传统方法难以应对复杂挑战。深度学习技术在入侵检测领域展现出巨大潜力，能提升系统智能化水平，适应网络环境变化，增强对新型攻击的识别能力。因此，研究深度学习在入侵检测中的应用对提升网络安全至关重要。本文介绍了研究背景、分析了研究现状，阐述了入侵检测和深度学习的基础知识，比较了深度学习与传统方法的差异，并讨论了其优势、挑战及未来研究方向。
关键词：深度学习 入侵检测 技术比较
Abstract
In the digital age, network security threats have attracted much attention. Intrusion detection systems (IDS) are a critical part of network security, responsible for monitoring network traffic, identifying malicious activity, and preventing data breaches. But as attack techniques have advanced, traditional approaches have struggled to address complex challenges. Deep learning technology shows great potential in the field of intrusion detection, which can improve the level of system intelligence, adapt to changes in the network environment, and enhance the ability to identify new attacks. Therefore, it is very important to study the application of deep learning in intrusion detection to improve network security. This paper introduces the research background, analyzes the research status, expounds the basic knowledge of intrusion detection and deep learning, compares the differences between deep learning and traditional methods, and discusses its advantages, challenges and future research directions.
key words:Deep learning Intrusion detection Technical comparison
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目的 2
第2章 理论基础 3
2.1 入侵检测概述 3
2.2 深度学习基础 3
2.3 传统入侵检测方法 4
第3章 深度学习与传统方法在入侵检测中的技术比较 6
3.1 数据处理与特征提取 6
3.2 模型构建与训练 6
3.3 实时性与响应速度 7
3.4 检测性能评估 7
第4章 深度学习在入侵检测中的优势与挑战 9
4.1 优势分析 9
4.1.1 强大的特征提取与学习能力 9
4.1.2 对未知攻击的检测能力 9
4.1.3 实时性与可扩展性 9
4.2 挑战与问题 10
4.2.1 大规模数据处理与计算资源需求 10
4.2.2 模型选择与参数调优的复杂性 10
4.2.3 隐私保护与数据安全问题 11
第5章 结论 12
参考文献 13
致 谢 14
