SDN 网络入侵检测系统的深度学习方法综述
SDN（Software Defined Network）网络入侵检测系统是当前网络安全领域的热点话题之一。随着互联网的发展，计算机网络的安全威胁日益严重，迫切需要有效的入侵检测系统来保护网络安全。本文综述了 SDN 网络入侵检测系统的深度学习方法，探讨了深度学习在入侵检测系统中的应用，比较了 SDN 中利用深度学习方法进行网络入侵检测的最新研究成果。
SDN 网络入侵检测系统的意义
SDN 网络入侵检测系统的提出是为了解决传统网络入侵检测系统的不足之处。传统网络入侵检测系统存在两个主要问题：一是误报率高，二是不能检测零日攻击。SDN 网络入侵检测系统可以解决这两个问题，因为 SDN 控制和数据平面的分离以及全局可编程控制器的实现，使得网络入侵检测系统可以更好地监控网络的整体安全性。
深度学习在入侵检测系统中的应用
深度学习是一种机器学习方法，可以自动发现数据中的相关性，从而检测零日攻击。在入侵检测系统中，深度学习可以用于检测入侵行为，并且可以实时监控网络流量，检测出入侵攻击。深度学习的优点是可以自动学习入侵检测模型，不需要人工干预，且检测速度快，误报率低。
SDN 中深度学习方法的应用
SDN 中深度学习方法的应用主要有两种：一是使用深度学习算法来检测入侵行为，二是使用深度学习算法来优化入侵检测模型。在 SDN 中，深度学习方法可以与机器学习方法结合使用，以提高入侵检测的准确性。
研究结果
本文比较了 SDN 中利用深度学习方法进行网络入侵检测的最新研究成果。研究结果表明，深度学习方法可以有效地检测零日攻击，且检测速度快，误报率低。深度学习方法在入侵检测系统中的应用可以提高网络安全性，保护网络免受攻击。
结论
SDN 网络入侵检测系统的深度学习方法是当前网络安全领域的热点话题之一。深度学习方法可以自动发现数据中的相关性，检测零日攻击，提高入侵检测的准确性。本文综述了 SDN 网络入侵检测系统的深度学习方法，比较了 SDN 中利用深度学习方法进行网络入侵检测的最新研究成果，为读者提供了深入理解 SDN 网络入侵检测系统的深度学习方法的依据。
