深度学习在信息系统异常检测与防护中的应用

陈祖竑

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.028

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (12) : 82 -84. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.028

深度学习在信息系统异常检测与防护中的应用

陈祖竑

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摘要

为解决信息系统异常检测中存在的特征提取困难、误报率较高及防护响应滞后等问题，本文提出一种基于深度学习的多层次异常检测与智能防护框架。该框架分别在网络层、系统层及应用层构建检测模型，借助强化学习实现威胁自动响应，并通过对抗训练与联邦学习构建协同防护体系。实验基于网络安全实验室知识发现数据集(NSL-KDD)和加拿大网络安全研究所入侵检测数据集2017(CICIDS 2017)进行验证，结果表明：Transformer模型应用层检测准确率在96%以上，强化学习响应系统将误封堵率降低40%以上，验证了所提框架的显著优势。