本研究探讨了基于深度学习的网络安全威胁检测方法，旨在提升威胁检测的准确性和实时性。当前网络安全威 胁检测的现状，指出了传统方法的不足之处，主要包括检测速度慢、准确率低等问题，提出了一种基于深度学习的解决方案， 通过构建卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）模型来进行威胁检测。实验结果表明，该方法在检测准确性和响 应时间方面均优于传统方法，具有广泛的应用前景。
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