摘 要
随着网络技术的快速进步和攻击手段的复杂化，传统安全技术已不足以应对现代网络的安全挑战。深度学习为网络攻击检测提供了新机遇。本文深入分析了深度学习在计算机网络攻击检测中的应用，并展望了未来的研究方向。首先概述了深度学习的基础理论，关键技术包括卷积神经网络、循环神经网络等。接着介绍了网络攻击的类型和检测机制。文章详细讨论了深度学习模型的选择、数据预处理、模型训练与优化。深度学习在处理大规模数据方面表现出色，能有效识别复杂攻击模式。为提升应用效果，探讨了模型优化策略，如参数调优、模型集成，以及提高实时性和效率的方法。讨论了复杂网络环境下的策略，如增量学习、在线学习。
关键词：深度学习 网络攻击检测 模型优化 攻击防御
Abstract
With the rapid progress of network technology and the complexity of attack means, traditional security technology is no longer enough to meet the security challenges of modern network. Deep learning offers new opportunities for cyber attack detection. In this paper, the application of deep learning in computer network attack detection is deeply analyzed, and the future research direction is prospected. First, the basic theory of deep learning is summarized, and the key technologies include convolutional neural network, recurrent neural network, etc. Then it introduces the types and detection mechanism of network attack. The selection of deep learning model, data preprocessing, model training and optimization are discussed in detail. Deep learning excels at dealing with large amounts of data and can effectively identify complex attack patterns. In order to improve the application effect, model optimization strategies, such as parameter tuning, model integration, and methods to improve real-time performance and efficiency are discussed. The strategies in complex network environment, such as incremental learning and online learning, are discussed.
key words:Deep learning Network attack detection Model optimization Attack defense
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目的 2
第2章 深度学习基础理论 3
2.1 深度学习的定义 3
2.2 深度学习的发展历程 3
2.3 深度学习关键技术 3
第3章 计算机网络攻击检测基础 6
3.1 计算机网络攻击概述 6
3.2 攻击检测机制与方法 6
第4章 深度学习在攻击检测中的应用 8
4.1 深度学习模型的选择与构建 8
4.2 数据预处理与特征提取 8
4.3 深度学习模型的训练与优化 9
第5章 深度学习攻击检测模型的优化与改进 10
5.1 参数调优与超参数选择 10
5.2 模型集成与融合 10
5.3 效算法与数据结构 10
5.4 并行处理与分布式计算 11
第6章 深度学习检测技术的未来研究方向 12
6.1 更高效的模型架构探索 12
6.2 跨领域知识融合 12
6.3 智能化攻击防御体系构建 13
6.4 解释性与模型可视化 13
第7章 结论 14
参考文献 15
致 谢 16
