摘要
介绍了传统网络入侵检测方法的局限性,包括特征工程的困难和对领域知识的依赖。重点讨论了卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等深度学习方法在网络入侵检测中的应用,给出了利用入侵检测数据集建立特征工程的方法。通过研究,可以看出深度学习在网络入侵检测中具有巨大的潜力,并为构建更智能、更高效的网络安全系统提供了重要的思路和方法。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2023年第10期162-165,共4页
Computer Programming Skills & Maintenance
