基于深度学习的计算机网络异常流量检测方法

董雅芳

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.20.044

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (20) : 133 -135. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.20.044

基于深度学习的计算机网络异常流量检测方法

董雅芳

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

针对传统计算机网络异常流量检测存在的识别滞后、特征表达能力不足与复杂攻击适应性差等问题，本研究提出基于深度学习的计算机网络异常流量检测方法。通过系统架构设计、流量特征提取与预处理、检测模型构建及实验验证等步骤展开研究。结果表明：该方法能够准确区分正常流量与异常流量，在提升检测精度、增强实时性和降低漏检率方面优势显著，对保障网络运行安全和提升智能化防护水平具有重要的现实意义。