典型文献
基于深度学习算法的计算机网络安全技术研究
文献摘要：
现阶段人工智能科技、互联网科技以及自动化识别科技发展十分迅速，计算机网络安全识别中迅速利用了更多的决策树分类算法、梯度分类算法、神经网络算法以及卷积等深度学习算法。对比与之前的计算机网络安全识别科技方式，深度学习算法按照本身所拥有的的分区式构造存储、处理、分类、对比以及自动识别等性能补充了计算机网络安全科技化监管信息性能、直接、非线性参数信息适应性能的弊端，从而提升了网络安全参数运算性能以及参数信息效率值，拓展了深度学习法应用下计算机网络安全利用领域。鉴于此，针对深度学习算法的计算机网络安全科技展开分析，以供参考。
文献关键词：
深度学习;计算机;智能;网络安全;应用
中图分类号：
作者姓名：
李静;直敏;高建
作者机构：
盘锦职业技术学院
文献出处：
引用格式：
[1]李静;直敏;高建-.基于深度学习算法的计算机网络安全技术研究)[J].计算机产品与流通,2022(07):102-104
A类：
B类：
深度学习算法,计算机网络安全技术,安全技术研究,智能科技,互联网科技,自动化识别,别科,十分迅速,安全识别,决策树分类算法,神经网络算法,科技方式,自动识别,全科,科技化,监管信息,信息性,非线性参数,参数信息,信息适应性,安全参数,运算性能,信息效率,效率值,安全利用,科技展
AB值：
0.358312
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