计算机网络安全防御深度学习技术中的应用研究

引言：

近年来我国各地的计算机网络愈发普及，有效促进通信信息、数据共享，提高数据信息采集、分析、存储处理效率。但结合实际调研可以发现，在多种因素的影响下，计算机网络使用期间可能出现不同的安全问题，需要引进深度学习等先进的新型智能化信息技术，辅助提高使用安全性。针对这一现状，本文围绕计算机网络安全防御在深度学习技术中的应用，开展具体研究。

1. 计算机网络安全防御中常见的深度学习技术

1.1 自编码器技术

计算机网络安全防御中，可使用深度学习领域的自编码器技术，以重构、压缩等形式处理网络，通过计算、分析，了解数据内在特征结构，用于对网络安全进行异常检测。自编码器主要由编码器与解码器等部件共同组成，利用编码器可以灵活调节网络数据的维度，将高维数据向低维转换，也能使网络的高维空间映射到潜在低维空间。利用解码器能再次将低维数据与低维空间向高维转变，重新构建原始网络数据。此外，还可以根据自编码器技术训练目标为最小化重构误差的特点，利用编码器建模，设置能有效区分异常网络行为与正常网络行为的智能模型，用于检测异常网络流量，能进一步优化检测效果。

1.2 神经网络技术

神经网络技术具有较强的自动化特点，在计算机网络安全防御中应用时，能自动采集与分析原始网络流量数据，之后从中提取更加深层次的特征，利用深层特征表示，有效识别网络流量中潜在的网络攻击行为，还可以利用神经网络技术，训练深度神经网络模型，进一步发挥深度学习技术的优势，将不同网络流量精细化分类处理，有效区分恶意流量与正常流量 [1]。在此过程中，神经网络的全部功能层，均可以将网络流量输入数据，进行非线性激活与线性变换处理，从而有效捕捉数据中的复杂模式，识别异常攻击行为。

1.3 卷积运算技术

卷积运算形式的深度学习技术，主要用于提取计算机网络流量特征，并将特征合理分类，使相关网络安全防御管理人员充分了解网络流量情况。卷积运算结构主要由卷积层、全连接层、池化层等共同组成，能有效提取网络流量中的时间、时序、空间特征，用于精准识别异常网络攻击行为。此外，还可以利用不同的卷积核，分析输入的网络数据，进行卷积运算处理，仔细识别其中的局部特征，判断是否存在异常。

2. 计算机网络安全防御中深度学习技术的应用要点

2.1 网络安全评估测试与网络攻击类型分析

计算机网络安全防御时，可利用深度学习技术，以评估、测试的形式，判断网络是否安全，先采集与提取网络特征向量数据信息，之后进行训练，在训练结束后，将训练结果与实际网络数据特征情况相互对比，验证训练的准确性。最后利用精准的训练结果，进行网络安全评估测验，如果经过验证发现，实际评估结果与预测评估结果之间的误差较小，还可以使用神经网络与卷积运算等深度学习技术，进一步评估计算机网络安全管理现状与未来管理发展趋势。

网络攻击行为会影响网络安全，可使用深度学习技术，评估常见的定向网络攻击行为，避免网络信息遭到非法窃取，包括关键信息、机密数据、敏感信息等。而且可利用深度学习技术，分析、识别部分复杂多变的网络入侵攻击行为。可先识别病毒攻击，之后更新升级防火系统，防止病毒攻击演变成防火墙攻击，还可以使用基于深度学习算法的特征识别技术，将多变网络攻击的特征、目标、攻击渠道、攻击方式等进行全面有效分析，并以此将计算机网络系统适当自动修正，确保出现网络攻击时系统能迅速响应。

2.2 安全态势感知与网络流量监测

网络安全防御时有必要全面了解网络安全性，可使用深度学习技术，进行安全态势感知处理，量化分析与预测评估整体网络安全状态。如在网络系统中，可使用技术全面评估系统数据、信息、异常情况处理能力，包括流量日志信息、网络攻击事件，海量异构数据、漏洞信息等，之后生成完善的安全态势评分报告。同时还可以利用不同深度学习模型，处理网络时间序列数据，从中了解整体网络安全态势的动态变化。可在模型中输入日志数据中的攻击事件时间序列，之后输出数据与事件的实时安全评分，如果安全阈值较低，能及时发出预警信息。

在网络流量安全防御中，可使用卷积神经网络或循环神经网络等深度学习模型，实时监测网络流量数据，识别潜在安全隐患，还可以将网络流量数据转化成不同的特征向量，分析向量特征，识别潜在的异常安全行为。在卷积神经网络模型中，还可以输入时间间隔、网络流量包大小、网络协议类型等特征，可自动捕捉其中的局部模式，识别微小安全隐患。

2.3 网络安全风险识别与表征度量学习

深度学习技术可以和决策树、故障树、德尔菲法、风险清单分析法等风险评估方法相结合使用，进行网络安全风险识别、评估，降低安全风险的产生可能性。而且还可以将各类网络数据信息提取特征要素，输入到基于深度学习的网络安全信息特征分析模型中，以多次迭代与交叉验证等形式分析要素值，用于提示、检索、分析、评估、预警计算机网络安全等级 [2]。表征与度量是深度学习的核心任务，网络安全防御时，可通过表征学习，将系统日志、网络流量等原始网络数据，转换成能真实反映本质特征的向量表示，之后分类与聚类处理，用于网络安全异常检测。之后还可以利用度量学习，识别已知网络攻击特征，之后提取特征样本，分析潜在的网络攻击威胁。

2.4 数据处理与恶意软件识别

利用深度学习技术可设置数据集，将网络数据进行预处理与深入分析处理。如可根据具体的安全防御任务，设置多个公开的网络安全数据集，其中网络入侵检测任务数据集，支持网络流量数据预处理，也能识别与预测网络攻击，去除冗余数据，将数据降噪、清洗处理。根据网络协议安全防御任务设置的数据集，能处理协议格式、动态 IP 地址等类型的数据。数据集创建后还可以按照不同比例，划分成训练集与测试集，用于训练深度学习模型与测试优化模型性能，提高模型泛化应用效果，保障网络安全防御效果。计算机网络系统包含众多软件，安全防御时可利用深度学习技术，识别其中的恶意软件。在神经网络、卷积网络等模型中，设置精度、效率、召回率等指标识别恶意软件，还能确保软件资源与配套的硬件网络设施资源等获得优化配置。

结论：

综上所述，深度学习技术的应用效果，会直接影响计算机网络安全防御效果。必须聚焦自编码器、神经网络、卷积运算等方面计算机网络安全防御中常见的深度学习技术，探寻计算机网络安全防御中，技术在网络安全评估测试、安全态势感知、网络安全风险识别、数据处理等方面的高效应用路径，发挥技术应用优势，推动计算机网络安全防御水平有效提升。

参考文献：

[1] 张庆玲. 基于深度学习的计算机网络安全防护技术研究 [J]. 信息与电脑 , 2025, 37 (03): 140-142.

[2] 孙蒙蒙 , 曹朝阳 , 李红亚 . 基于深度学习的计算机网络安全技术研究[J]. 信息记录材料 , 2024, 25 (07): 54-56.