基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统设计  

作　　者：叶磊[1] 

机构地区：[1]南昌航空大学信息工程学院

出　　处：《互联网周刊》2025年第7期53-55,共3页China Internet Week

摘　　要：近年来,随着网络攻击手段不断升级,传统的网络安全防护措施已难以完全满足检测和防御需求,亟须建立基于数据驱动的智能化网络安全防御系统。本文提出一种基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统,利用深度神经网络自动学习正常网络流量模式,对异常行为进行高精度检测,并生成相应的防御策略。系统集成了多种深度学习模型和优化算法,具有自适应、高效、智能化等特点,可广泛应用于企业内外网、云环境等各种网络场景,为构建智能网络安全防御提供新的技术路径。

关 键 词：网络流量异常检测 深度学习 网络安全防御 智能安全防护系统 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]