互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上,尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近,机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中,已经利用了机器学习方法来处理重要问题,例如入侵检测,恶意软件分类和检测,垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此,有效的自适应方法(例如机器学习技术)可以产生较高的检测率,较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击,例如ID,网络钓鱼和XSS,SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段,这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
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