智能网络安全：入侵检测与防御_（10）.深度学习在入侵防御中的应用.docx

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深度学习在入侵防御中的应用

引言

随着网络攻击的日益复杂和多样化，传统的入侵检测和防御系统（IDS/IPS）已经难以应对新的威胁。深度学习作为一种强大的人工智能技术，在处理大规模数据和复杂模式识别方面表现出色，因此在入侵防御领域得到了广泛的应用。本节将详细介绍如何利用深度学习技术进行入侵检测和防御，包括数据准备、模型选择、训练和评估等关键步骤。

数据准备

数据收集

入侵检测和防御系统需要大量的数据来训练模型。这些数据通常包括正常网络流量和各种类型的攻击流量。数据来源可以是公开的网络攻击数据集，如KDDCup99、NSL-KDD、CICIDS2017等