随着信息技术的快速发展，网络空间已成为现代社会不可或缺的一部分。然而，网络空间的开放性和匿名性也为 各种网络安全威胁提供了滋生土壤。本文首先介绍了网络安全威胁的现状与挑战，阐述了深度学习模型的基本原理及其在网 络安全领域的应用优势。然后，重点探讨了基于深度学习的网络安全威胁预测方法，包括特征提取、模型构建、训练与优化 等方面。通过对比分析不同深度学习模型在网络安全威胁预测中的性能，验证了深度学习模型的有效性和准确性。最后，本 文总结了深度学习模型在网络安全威胁预测中的应用成果，并展望了未来的研究方向。本研究不仅为网络安全威胁预测提供 了新的思路和方法，也为构建更加安全、可靠的网络空间提供了有力支持。
