而深度学习和机器学习算法凭借其强大的自学习能力和模式识别能力，能够从大规模网络数据中挖掘潜在的入侵行为，适应不断变化的网络环境。因此，基于深度学习模型的入侵检测系统，尤其是结合CNN-LSTM和自注意力机制的模型，具备了更强的表达能力和识别效率，对提升网络安全防护的性能具有重要的现实意义。入侵检测系统（IDS）作为网络安全防护的重要组成部分，能够实时监控网络流量，及时发现潜在的入侵行为，并进行预警

package com.ag.array;import java.util.Random;import java.util.Scanner;public class arraryguess {public static void main(String[] args) {//随机数猜测游戏//定义一个随机数组int[] guessnumber =new int[5];Random r=new Ra

而深度学习和机器学习算法凭借其强大的自学习能力和模式识别能力，能够从大规模网络数据中挖掘潜在的入侵行为，适应不断变化的网络环境。因此，基于深度学习模型的入侵检测系统，尤其是结合CNN-LSTM和自注意力机制的模型，具备了更强的表达能力和识别效率，对提升网络安全防护的性能具有重要的现实意义。入侵检测系统（IDS）作为网络安全防护的重要组成部分，能够实时监控网络流量，及时发现潜在的入侵行为，并进行预警

本系统采用加拿大网络安全研究所CICIDS2017基准数据集进行模型训练与验证，通过精心设计的三种深度学习架构——CNN、LSTM以及创新的CNN-LSTM-Attention混合模型，实现了对现代复杂网络攻击的全方位检测。深度学习实时网络入侵检测系统是一种利用深度学习技术对网络流量进行实时分析，以识别和阻止潜在网络攻击的安全解决方案。相比传统基于规则的入侵检测系统(IDS)，这种系统能够通过学习