摘要
随着互联网和信息技术的快速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测作为网络安全防御的重要组成部分，其技术也得到了不断发展。
传统的入侵检测技术已经难以应对日益复杂的网络攻击手段，而深度学习技术的出现为入侵检测领域带来了新的机遇。
深度学习通过模拟人脑神经网络结构，能够从海量数据中自动学习特征，具有强大的数据分析和模式识别能力，可以有效应对未知攻击和复杂网络环境。
本文首先介绍了入侵检测和深度学习的相关概念，并概述了入侵检测技术的发展历程；其次，重点探讨了基于深度学习的入侵检测技术的研究现状，包括常见的深度学习模型、数据预处理方法、模型训练与优化策略等，并对不同模型的优缺点和适用场景进行了分析；最后，总结了基于深度学习的入侵检测技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：入侵检测；深度学习；神经网络；网络安全；文献综述
1.1入侵检测
入侵检测是指对计算机系统或网络中的恶意活动进行识别和响应的安全技术。
它通过收集和分析系统和网络中的事件信息，识别出可疑行为模式，并根据预设的规则或模型判断是否存在入侵行为，从而采取相应的措施进行阻止或报警。
入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，IDS）是实现入侵检测功能的软件或硬件系统，其基本组成部分包括数据源、分析引擎、报警模块和响应模块。
1.2深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络结构。
它通过构建多层神经网络模型，对数据进行逐层抽象和特征提取，从而实现对复杂数据模式的学习和识别。
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