基于深度学习的网络入侵检测模型对比分析

叶健 刘坤

湖北交通职业技术学院，湖北武汉，430202；

摘要：随着互联网的飞速发展和网络攻击手段的日益复杂，传统基于特征匹配的网络入侵检测方法在检测效率、泛化能力以及识别未知攻击等各个方面逐渐呈现出一些不足。而深度学习技术本身就具有强大的特征提取与非线性建模能力，为我们对网络入侵检测技术的研究提供了新思路。接下来本文选择几种比较典型的基于深度学习网络入侵检测模型进行分析和比较，详细阐述了各类机器人卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、深度自编码器（Autoencoder）等模型应用到网络安全领域的优缺点，并通过对不同模型对数据处理能力、检测准确率、误报率、训练成本以及对未知攻击的识别能力进行分析得到每个模型的优缺点，总结得出的结论：CNN更适合于空间特征提取，LSTM更适合于时序网络流量分析；混合模型针对于复杂攻击场景表现较好，可以作为网络入侵检测系统中模型选取与设计提升的理论依据和实践参考。

关键词：深度学习；网络入侵检测；卷积神经网络；长短时记忆网络；网络安全；模型对比分析

参考文献

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