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摘 要：针对传统入侵检测模型对零日攻击漏报率高、细粒度分类能力不足的瓶颈，提出DCVAE-DPC混合框架，首次将判别式条件变分自编码器（Discriminative Conditional Variational Auto Encoder，DCVAE）与动态密度峰值聚类（Density Peaks Clustering，DPC）结合，通过隐空间监督学习与自适应阈值优化，实现未知攻击的高效识别。（剩余10284字）
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基于深度学习的网络入侵检测模型研究
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