基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统设计
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摘要：近年来，随着网络攻击手段不断升级，传统的网络安全防护措施已难以完全满足检测和防御需求，亟须建立基于数据驱动的智能化网络安全防御系统。本文提出一种基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统，利用深度神经网络自动学习正常网络流量模式，对异常行为进行高精度检测，并生成相应的防御策略。系统集成了多种深度学习模型和优化算法，具有自适应、高效、智能化等特点，可广泛应用于企业内外网、云环境等各种网络场景，为构建智能网络安全防御提供新的技术路径。（剩余4990字）