计算机应用

作者：邓淼磊, 阚雨培, 孙川川, 徐海航, 樊少珺, 周鑫

单位：1.河南工业大学 信息科学与工程学院，郑州 450001；2.河南省粮食信息处理国际联合实验室，郑州 450001

关键词：网络安全,入侵检测,深度学习,异常检测,网络入侵检测系统

基金：国家自然科学基金资助项目(62276091);河南省科技攻关项目(232102210132)

入侵检测系统（IDS）等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步，基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研，详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先，简要概述当前几种IDS；其次，介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标；然后，总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景；最后，探讨当前相关研究面临的问题，并提出未来的发展方向。

来源：2025年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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