基于深度学习的电子信息网络安全检测技术

作     者：张磊 

作者机构：河北省邯郸市眼科医院<邯郸市第三医院>河北邯郸056001 

出 版 物：《信息记录材料》 (Information Recording Materials)

年 卷 期：2025年第26卷第1期

页      面：82-84页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：深度学习 电子信息网络 网络安全检测 

摘      要：为应对日益严峻的电子信息网络安全威胁,本文提出了一种基于深度学习的网络安全检测方法(deep learning-based electronic information network security detection method,DL-EINSD)。该方法综合利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)及基于强化学习(reinforcement learning,RL)技术,实现了恶意代码特征的自动提取、网络流量异常的实时检测、仿真攻击样本的生成以及检测策略的动态优化。实验结果表明:DL-EINSD在多项指标上表现出色,准确率高达99.24%,F_(1)分数超过98%,展现出良好的检测性能和泛化能力。