基于深度学习的网络防御策略

摘要

针对传统网络安全方法难以应对未知攻击和动态威胁的局限性，本研究探索了深度学习（DL）在网络防御中的应用。在分析多样化攻击与高维加密流量带来的挑战基础上，系统阐述了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）网络和Transformer等模型在流量分析与入侵检测中的适用性，并提出了一个融合数据预处理、模型优化与动态策略生成的智能防御框架。基于加拿大网络安全研究所入侵检测系统数据集2017（CIC-IDS 2017）及自采集数据集的实验结果表明：Transformer模型表现最优，准确率达96.8%,F₁分数达0.96,验证了其在捕获高维时序数据局特征和检测复杂攻击方面的优势。该框架通过闭环机制实现了检测与防御的自动化，为构建智能化的网络安全防护体系提供了有效方案。

关键词

网络防御 / 深度学习 / 入侵检测 / 网络流量分析 / 安全策略