摘要
随着互联网的快速发展和网络应用的普及，网络安全问题日益突出，入侵检测作为网络安全防御体系中的关键环节，其重要性不言而喻。
传统的入侵检测技术如误用检测、异常检测等，在面对日益复杂的网络攻击手段时，存在着检测效率低、误报率高、难以应对未知攻击等问题。
深度学习作为人工智能领域近年来取得突破性进展的技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为解决传统入侵检测技术面临的挑战提供了新的思路。
本文首先概述了入侵检测技术的发展历程，并介绍了深度学习的基本概念、模型以及其在入侵检测领域的优势。
然后，本文重点分析了近年来国内外学者在基于深度学习的入侵检测技术上的研究现状，包括常见的深度学习模型在入侵检测中的应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等，并对不同模型的优缺点和适用场景进行了比较分析。
此外，本文还讨论了基于深度学习的入侵检测技术所面临的挑战，例如数据集问题、模型解释性问题、实时性问题等，并展望了未来的研究方向，如深度强化学习、迁移学习等在入侵检测中的应用。
关键词：入侵检测；深度学习；网络安全；卷积神经网络；循环神经网络
随着互联网技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，然而，网络安全问题也日益严峻。
各种网络攻击手段层出不穷，传统的网络安全防御手段已经难以应对日益复杂的网络环境。
入侵检测作为网络安全防御体系中至关重要的一环，可以及时发现并阻止网络入侵行为，保障网络安全。
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