随着网络互联互通的发展,网络安全问题引发诸多关注,多样化的网络入侵方式对网络入侵检测技术提出了更高的要求。目前,入侵检测技术研究中面临的主要问题是日益增加的网络流量对入侵检测的数据处理能力提出的挑战。本文在深度学习相关理论基础上,开展对网络入侵检测的相关研究,具体工作如下:文中首先对UNSW-NB15数据集进行分析,对其进行特征提取、数值化和归一化等预处理操作,再将其输入到相应的神经网络入侵检测模型中开展仿真实验,具体如下:(1)利用RNN构建入侵检测模型与KNN、SVM模型进行对比,实验结果表明,基于RNN的入侵检测模型在准确率、精确率、召回率以及F-1四个指标上取得了较好的成绩;(2)利用RNN改进的GRU神经网络构建入侵检测模型,并采用Adam优化器对其进行优化,将基于不同优化器的RNN和LSTM模型进行对比实验,仿真实验结果表明,在准确率、精确率、召回率以及F-1四个指标上,基于Adam优化的GRU神经网络入侵检测模型的表现较为优异。本文将深度学习模型应用于网络入侵检测,研究结果表明,基于深度学习的入侵检测方法取得了较好的检测效果,今后将继续深入开展该领域的相关研究。