基于深度学习的网络信息安全检测与预防技术研究
毛星宇

杭州亮通网络工程有限公司，浙江杭州，310000；

摘要：随着信息技术的迅速发展，网络安全问题愈加复杂，给社会和企业带来严重威胁。针对网络安全检测与预防技术的研究，本文提出了一种基于深度学习的网络信息安全检测与预防方法。首先，通过分析当前网络安全威胁的种类与特点，结合深度学习的优势，设计了适用于多种网络攻击类型的检测模型。其次，本文采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，对网络流量数据进行特征提取与模式识别，显著提高了攻击检测的准确性与实时性。实验结果表明，所提方法在处理大规模数据时具有较高的检测精度和低误报率，优于传统的基于规则和统计模型的安全检测技术。最后，研究表明，深度学习技术能够有效提升网络信息安全的检测与预防能力，为未来网络安全技术的发展提供了新的思路和解决方案。

关键词：深度学习；网络信息安全；检测与预防技术；卷积神经网络；长短期记忆网络

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