ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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首页 > 刊期 > 2025 > 5期 > 信息:理论与观点
基于深度学习的电子信息网络异常行为检测技术研究
宋冬影

【摘要】随着因特网的飞速发展,网络安全隐患日益严重,特别是在电子信息系统中面临各种安全问题。 为此,本文提出了一种基于数据驱动的新型数据处理方法———基于深度学习的互联网异常发现方法。 该方法利用深度学习技术对电子信息网络中的异常行为进行探测,并重点研究其在提升异常检测精度和稳健性上的优越性。 研究结果表明:该技术所建立的模型具备较强的自适应能力,能够在复杂变化的网络化环境下维持较高的性能。


【关键字】深度学习;电子信息;网络异常行为;监测技术
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