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网络入侵是指非授权访问和恶意攻击网络系统的行为，对网络和数据安全构成威胁。为了保护网络系统免受入侵的危害，设计和实现一个高效准确的网络入侵检测系统至关重要。因此，提出了一个基于深度学习的端到端网络入侵检测框架，利用卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）的特征提取和分类能力来识别网络流量中的恶意行为。使用公开的网络入侵检测数据集对该框架进行实验评估，并对系统性能进行了分析和比较。实验结果表明，所提出的基于CNN 的网络入侵检测系统在准确性和效率方面取得了良好的表现，能够有效地检测和分类各种网络入侵行为。
浏览量：1855次
作者：锐成网络整理时间：2024-06-18 17:22:50
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