基于深度学习的未知网络攻击检测模型研究与优化
摘要:在当前信息化与网络化高度融合的背景下,网络攻击手段日益复杂,传统基于特征匹配的检测方法已经难以应对未知攻击的多样化威胁。为了提升网络安全防御体系的智能化水平,深度学习作为人工智能的重要分支逐渐被广泛应用于网络安全领域。本文通过对深度学习理论与方法的引入,探讨了未知网络攻击检测模型的构建逻辑,分析其在特征提取、异常识别与模型优化方面的应用优势。在研究过程中,本文对卷积神经网络、循环神经网络以及注意力机制等算法进行比较,提出了适用于未知攻击检测的混合深度学习模型,并在数据预处理与特征增强的环节进行了针对性优化。研究结果表明,该模型能够有效提升检测准确率和泛化能力,显著降低误报率。最终,本文还提出了模型在实际应用中的优化策略和未来发展方向,以期为网络空间安全提供可行的智能化解决方案。
陈萌