基于深度学习的网络攻击检测与防御策略创新

冯征辉 （ 河北方维网络技术有限公司 ）

叶　涵 （ 河北方维网络技术有限公司 ）

Abstract

在信息技术飞速发展的今天，网络攻击的手段也越来越多样化、复杂化，给网络安全带来了严重的威 胁。本研究旨在通过深度学习探索网络攻击检测及防御策略的创新之处，以期在网络安全领域中提供一种新思路、新 途径。首先对网络攻击检测研究的意义与挑战及深度学习在这一领域中的应用进行分析。接下来，文章深入阐述了一 个网络攻击检测模型，该模型基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络、注意力机制，并整合了多种深度学习技术。 并以此为基础进一步讨论基于深度强化学习，自编码器以及Petri网建模等网络攻击防御策略的创新。这些研究结果对 于提高网络攻击检测准确性与效率、建设智能网络安全防护体系等方面提供了一种新技术手段与新思路。

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