Engineering Technology Development

本文旨在研究基于深度学习的网络入侵检测系统中的关键问题。通过系统分析深度学习在入侵检测中的应用现状,指出当前系统在检测准确性、实时性和泛化能力三方面存在的突出问题,并提出针对性的优化对策。研究结果表明,通过集成注意力机制、模型轻量化、对抗训练等综合策略,能够有效提升系统性能。结论表明,未来需从模型创新、数据集构建和工程优化等多维度协同推进,才能实现高效可靠的智能入侵检测系统。