基于深度学习的网络入侵异常检测综述
深度学习技术在网络入侵检测领域的应用正日益广泛，为了满足网络入侵检测更好性能的需求，本文对典型的深度学习模型进行分析，并对其在网络入侵异常检测领域的应用进行探索和总结。
1. 全连接神经网络（Fully Connected Network，FCN）
全连接神经网络是基本的神经网络结构，能学习任意非线性函数。该网络可分为输入层、隐藏层、输出层三部分。输入层接收数据，隐藏层连接输入层，输出层连接隐藏层的最后一层。神经网络中各层通过权值与上一层保持全连接。全连接神经网络通过反向传播算法更新连接的权重值进行学习。
在网络入侵检测中，全连接神经网络可以构建入侵检测系统，使用 NSL-KDD 数据集训练和测试，分别得到 81.2% 和 79.9% 的检测准确率。但是，全连接神经网络容易产生过拟合现象，泛化能力降低。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，具有很强的空间特征学习能力。在网络入侵检测中，卷积神经网络可以使用一维 CNN 提取网络流量各层次时序特征，也可以将原始网络流量表示为 N*N 的灰度图数据，使用二维 CNN，提取网络流量空间特征。
卷积神经网络相对于全连接网络减少了参数量，但当网络深度增加时，同样面临梯度爆炸和梯度消失的问题。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。它通过隐藏的状态单元将之前时刻的信息传递至当前时刻。利用循环神经网络，可以提取流量的时序特征。但普通的循环神经网络难以满足长时记忆的要求，长短时记忆网络是一种改进的循环神经网络，有效解决了长时记忆的问题。
4. 生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
生成式对抗网络是近年来最具前景的生成式模型，由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成伪造样本，判别器试图区分训练数据集中的真实样本和生成器生成的伪样本。在训练过程中，通过生成模型和判别模型的不断对抗和优化，最终达到纳什均衡，此时，生成模型完全学得了真实数据的概率分布，而判别模型完全无法区分真实样本和生成器生成的伪样本。
基于深度学习的网络入侵异常检测技术具有很强的检测能力和泛化能力，能够满足网络入侵检测更好性能的需求。但是，深度学习模型也存在一些问题，如过拟合、梯度爆炸和梯度消失等，需要在实际应用中进行调整和改进。
在网络入侵检测领域，基于深度学习的技术可以与传统机器学习算法相比，提高检测性能。未来，基于深度学习的网络入侵异常检测技术将继续发展和完善，满足网络入侵检测更好性能的需求。
本文对基于深度学习的网络入侵异常检测技术进行了综述，总结了深度学习技术在网络入侵检测领域的应用进展和优势，并对其在网络流量入侵检测领域的下步应用做出展望。
