網(wǎng)絡(luò)安全是影響其普及使用的一個重要因素,經(jīng)過多年的研究和實踐,許多學(xué)者和網(wǎng)絡(luò)安全公司致力于防御研究,取得了一定的成就。但是,防火墻、殺毒軟件等均具有一定的被動型,沒有采集實時的、主動的防御模式。本文為了改進(jìn)防御系統(tǒng)性能,引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是一種多層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價值的數(shù)據(jù),將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全防御中,可以及時地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的病毒或木馬數(shù)據(jù),從而提高網(wǎng)絡(luò)安全防御的主動性。 

【文章來源】：網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2020,(01)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3185931