"基于深度学习的僵尸网络检测技术分析"
深度学习在僵尸网络检测技术中的应用是当前网络安全领域的热点话题。僵尸网络作为一种威胁网络安全的主要形式，已经成为当前网络安全领域的主要挑战之一。为了提高网络安全，需要对僵尸网络进行有效检测。本文主要从理论层面对深度学习的僵尸网络检测技术进行探究，希望能为技术推广起到积极作用。
当前，网络安全保护变得愈来愈重要。僵尸网络所造成的威胁比较大，做好僵尸网络检测保障网络的安全成为比较基础性的工作。传统的僵尸网络检测方法主要是在黑名单以及白名单方式，但是这种方法存在一些缺陷，例如检测准确度高，但是在加密流量识别方面能力相对比较薄弱，对于未知的攻击是无法进行检测的。
深度学习的僵尸网络检测技术的应用可以分为三大类：卷积神经网络检测技术、深度神经网络检测技术、LSTM 深度学习检测技术。卷积神经网络检测技术主要是以卷积神经网络技术为基础，选取合适网络流特征并对其编码，通过卷积神经网络选择特征学习，能够有效抽象出有利于分类的特征，通过有监督的机器学习算法来对特征数据做好分类，有效识别异常网络和检测出僵尸云等。
深度神经网络检测技术的应用可以对提升网络检测的质量有着积极促进作用。基于深度学习的网络检测技术的应用下，有着比较强的表征学习能力，网络入侵检测方面已经有表征学习方法的应用成果，采用深度神经网络在 KDD99 数据集进行对网络入侵行为进行检测，能够达到良好的检测效果。
LSTM 深度学习检测技术的应用可以从几个技术应用要点方面加强重视，数据来源层面，僵尸网络检测方法应用中，性能效果依赖用语评估检测性能数据集，所使用的数据集要能从普适性以及多样性等方面加强重视。
基于深度学习的僵尸网络检测技术可以对网络安全保护起到积极促进作用，提高网络应用的安全性能。未来，在网络安全领域中，基于深度学习的僵尸网络检测技术将扮演越来越重要的角色。
