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深度学习（DL）通过提供了用于检测和减轻网络威胁不断发展的景观的复杂工具来改变网络安全领域。本研究探讨了深度学习技术的应用，包括卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），在实时威胁检测和响应中。这些模型在识别庞大而复杂的数据集中的模式和异常方面表现出色，从而可以准确检测恶意软件，网络钓鱼尝试和内部威胁。他们自主从各种来源学习的能力，例如网络流量，用户行为和系统日志，增强了网络安全系统的疗效。尽管有这些进步，但该领域仍面临重大挑战，包括旨在利用深度学习算法脆弱性的对抗攻击。这些攻击操纵输入数据以欺骗模型，可能绕过安全机制并损害关键系统。解决此问题需要采用多方面的方法，整合强大的训练方法，数据增强和防御机制，例如对抗性训练和梯度掩盖。此外，深度学习模型的解释性和解释性对于建立信任和改善安全操作的决策仍然至关重要。本文还强调了积极的分层防御策略来抵消复杂的网络威胁的重要性。这包括将深度学习与传统的网络安全措施结合在一起，并结合威胁智力以增强系统的弹性。通过弥合最新的DL方法论与网络安全方面的实际应用之间的差距，这项研究为提高威胁检测和响应能力提供了路线图，最终有助于开发安全，适应性和弹性的网络基础设施。
网络安全中的深度学习：增强威胁检测和响应
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