深度学习在入侵检测系统中的应用与优化策略

陈宏业 （ 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 ）

张浩亮 （ 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 ）

Abstract

随着网络技术的飞速发展，网络安全面临着愈发严峻的挑战，入侵检测系统作为保障网络安全的关键防 线，其性能的提升至关重要。深度学习凭借强大的自动特征提取与模式识别能力，为入侵检测带来了新的机遇。本 文深入探讨深度学习在入侵检测系统中的应用，详细阐述了基于深度学习的入侵检测模型构建，包括神经网络架构选 择、数据预处理方法；分析其在实际应用中的优势，如对复杂攻击模式的识别、高检测准确率等；同时，针对深度学 习模型面临的过拟合、训练效率低等问题提出优化策略，涵盖正则化技术、超参数调整、模型压缩等方面，并通过实 验对比验证优化效果，旨在为构建更高效、精准的入侵检测系统提供理论支持与实践指导。

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