基于深度学习的网络流量异常检测算法优化与应用研究  

作　　者：朱亚兵 

机构地区：[1]咸阳师范学院,陕西省咸阳市712000

出　　处：《家电维修》2025年第5期74-76,共3页Appliance Repairing

摘　　要：深度学习技术凭借其强大的特征提取和建模能力为网络流量异常检测提供了新思路。本文设计了一种基于深度学习的网络流量异常检测框架,优化数据预处理与特征提取流程后,提升了检测模型对关键流量特征的识别能力并结合注意力机制和自适应阈值动态调整策略,实现了对异常流量的精准判定和实时响应。优化后的模型在多场景大规模实验中表现出卓越的检测准确率和鲁棒性,以及良好的可扩展性和应用潜力。

关 键 词：网络流量异常检测 深度学习 特征提取 注意力机制 模型优化 实时检测 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]