基于深度学习的网络入侵检测技术研究与实现安全

KDD’99数据集包含五个子数据集：训练集，测试集，训练攻击集，测试攻击集和小型数据集。本文使用训练集和测试集进行模型训练和测试。数据集包含42个特征，需要对其进行数据预处理。首先删除重复的记录，然后对非数值型特征进行编码，并对特征进行标准化处理。

本文使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行模型训练。使用Python中的Keras深度学习框架进行开发。

使用测试集进行模型测试，评估模型的准确性和效率。使用测试数据集评估模型的效果并进行分析。

五、基于深度学习的网络入侵检测技术的优缺点分析

基于深度学习的网络入侵检测技术有以下优点：

但是，基于深度学习的网络入侵检测技术也存在以下缺点：

六、总结

本文介绍了基于深度学习技术的网络入侵检测技术的研究和实现，并对基于深度学习的网络入侵检测技术的优缺点进行了分析。本文提出了使用卷积神经网络和长短期记忆网络进行网络入侵检测的方法，并在KDD'99数据集上进行了实现。基于深度学习技术的网络入侵检测将成为今后网络安全领域的重要研究方向。