深度学习在近年来在图像处理和自然语言处理领域取得了巨大成功，尤其在高级视觉应用如识别和理解等方面表现出色。然而，在解决信息安全问题，如网络攻击检测方面，深度学习方法的应用相对较少。本文提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNNs)的新型多通道智能攻击检测方法，该方法将数据预处理、特征抽象、多通道训练和检测无缝集成到一个端到端的检测框架中。数据预处理为后续处理提供了高质量的数据，然后从处理后的数据中提取不同类型特征。多通道处理用于通过使用不同类型特征训练神经网络生成分类器，这些分类器保留输入向量的攻击特征并从正常数据中区分攻击。使用分类器的攻击检测结果，我们引入了投票算法来决定输入数据是否为攻击。实验结果验证了所提出的攻击检测方法在性能上大大优于使用特征检测以及贝叶斯或SVM分类器的攻击检测方法。接下来，我们详细分析文章中提到的各个知识点：
1. 深度学习方法：深度学习是机器学习中一个非常重要的分支，特别在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域得到了广泛的应用。典型的深度学习方法包括卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)。CNN在图像识别领域具有很高的准确率，能够自动提取图像的特征，而RNN适合处理序列数据，尤其在自然语言处理和时间序列分析中有着出色的表现。
2. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖信息。在本文中，LSTM被用于构建多通道智能攻击检测系统，能够处理和记忆重要的数据序列信息，这对于检测复杂的网络攻击模式尤为关键。
3. 多通道处理：多通道处理是一种方法，它通过组合不同类型的特征信息来增强模型的判别能力。在智能攻击检测中，可以使用不同的特征（如流量特征、协议特征、内容特征等）来训练多个分类器，并将它们的输出结合来做出最终的攻击或正常判断。
4. 端到端检测框架：端到端学习是指从输入数据到输出结果的整个过程都由机器自动学习完成，中间不需要人工干预特征工程。这在攻击检测领域非常有用，因为它可以自动从数据中提取有用的特征，并将其用于训练高效检测模型。
5. 数据预处理：数据预处理是机器学习中的重要步骤，包括数据清洗、规范化、转换等。对于攻击检测来说，高质的数据预处理能够有效提高检测的准确性和效率，确保后续处理步骤能够基于高质量的数据进行。
6. 特征抽象：特征抽象是从原始数据中提取出更具有代表性、更有利于分类和识别的特征。在智能攻击检测中，有效的特征抽象能够帮助模型抓住关键的攻击特征，提高模型的检测能力。
7. 投票算法：投票算法在多分类器系统中常被用于集成学习，可以提高整体的检测准确率。当多个分类器对于某个输入数据有不同的判断时，通过投票的方式最终决定其是否为攻击，从而提高系统的鲁棒性和可靠性。
8. 检测框架的实现和评估：最终提出的攻击检测方法需要在实验中被验证。作者通过对比实验验证了该方法在提高检测率方面的有效性，尤其是在与其他传统攻击检测方法，如贝叶斯或SVM分类器相比，展现了显著的优越性。
9. 信息安全管理：在信息安全管理方面，尤其是在社交网络信息安全领域，网络攻击检测正变得越来越重要。随着安全威胁的增加，如跨站脚本攻击（cross-site scripting）、点击劫持（clickjacking）、分布式拒绝服务攻击（DDOS）、端口扫描（probe）等，开发高级的攻击检测系统对于保护信息系统安全至关重要。
10. 持续计算和可持续性：文章提及了持续计算和可持续性，这可能指在设计攻击检测系统时，除了考虑其性能外，还应考虑其可持续运行的能力，比如能源消耗、资源占用等，对于实现长期、高效、环保的数据安全策略具有重要的指导意义。
通过上述的知识点分析，我们可以看到，在构建一个高效的攻击检测系统时，需要综合运用多种深度学习技术和数据处理方法，从数据预处理、特征提取到模型训练和评估，每一个环节都是相互关联、不可或缺的。而随着网络攻击手段的不断演变，持续研究和改进智能攻击检测技术，对于维护网络安全具有重大意义。
