魏鹏飞

摘要：网络入侵检测是一种互联网安全防御技术，经过多年的应用和实践，已经引入很多更加先进的技术，比如深度包过滤技术、深度学习技术、固件技术，不仅可以提高网络入侵检测的可靠性和准确度，还可以提高网络入侵检测的速度。当前，互联网接入设备不断增多，不仅包括服务器、交换机、路由器等有线设备，还包括智能手机、平板电脑等无线设备，因此网络组成架构和接入设备更加复杂，更加容易产生系统漏洞，受到网络中潜在的病毒或木马攻击，因此未来还需要引入网格算法以及其它人工智能技术，进一步提高网络入侵检测的成效，保护网络安全运行。

关键词：网络入侵检测;深度包过滤;深度学习;人工智能

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0180-01

0引言

随着云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展，人们已经进入到了“互联网+”社会，基于互联网开发了许多的分布式应用软件，覆盖了智能旅游、在线学习、金融交易、智能制造、娱乐游戏等许多领域，大大地提高了人们工作、生活和学习的便捷性。互联网可为人们提供数据信息服务，而互联网组成设备、操作系统、应用软件等多种软硬件资源集成在一起产生的漏洞较多，为木马和病毒的入侵带来了一定的隐患。比如互联网病毒或木马可以发起DDOS攻击，在短时间内制造数以亿计的访问请求，这样就会占用网络带宽资源，导致正常用户无法访问服务器，也就会导致网络无法正常访问，影响用户的正常使用，为用户带来了非常巨大的损失。……