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基于深度学习的入侵检测模型综述
文献摘要：
随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点.对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点.
文献关键词：
深度学习;网络安全;入侵检测模型
中图分类号：
作者姓名：
张昊;张小雨;张振友;李伟
作者机构：
华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]张昊;张小雨;张振友;李伟-.基于深度学习的入侵检测模型综述)[J].计算机工程与应用,2022(06):17-28
A类：
B类：
入侵检测模型,深度学习技术,安全领域,网络入侵检测,数据预处理,长短期记忆网络,自编码器,生成式对抗网络,模型训练,训练时间
AB值：
0.159717
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