基于深度学习的网络空间安全防御系统设计

摘要

针对传统网络安全防御系统在识别未知攻击、变异威胁及响应实时性方面存在的不足，本文提出了一种基于深度学习的网络空间安全防御系统。通过构建包含数据采集、特征提取、模型训练与策略执行的端到端智能处理流程，选用长短期记忆(LSTM)网络与卷积神经网络(CNN)等深度学习模型对多源异构安全数据进行建模分析，实现对攻击行为的高精度识别与动态响应。测试结果表明：该系统在检测准确率、误报控制与处理效率等方面均优于传统特征库与规则引擎的防御系统，尤其在应对未知攻击时，其识别率高达91.7%,具备更强的适应性与实用价值。本研究为构建自适应、智能化的新一代网络安全防护体系提供了可行方案与技术支撑。

关键词

网络空间安全 / 深度学习 / 入侵检测 / 攻击识别 / 动态防御