换一批基于医院信息化业务保障深度学习的网络入侵检测系统技术设计与实现
Design and Implementation of Network Intrusion Detection System Technology Based on Deep Learning for Hospital Informatization Business Support
摘要文章提出了一种基于深度学习的网络入侵检测系统,结合实时数据采集、特征预处理和一维卷积神经网络模型,对多种入侵行为进行高效识别与及时响应.系统采用模块化设计,通过Docker容器部署和Kafka消息队列实现高效数据流转,确保检测的准确性和实时性.系统部署于医院虚拟局域网环境中,经多场景测试验证,系统在准确率、召回率及响应延迟等方面表现优异,有效保障了医院信息化业务的网络安全.该研究为医院网络安全防护提供了具有实用价值的技术方案,具有良好的应用前景.
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关键词
医院信息化网络入侵检测深度学习一维卷积神经网络实时检测系统部署hospital informatizationnetwork intrusion detectiondeep learningone-dimensional convolutional neural networkreal time detectiondeployment
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DOI
10.3969/j.issn.1672-9129.2025.15.031
发布时间
2026-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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