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摘要

随着工业制造与信息技术的深度融合，工业互联网成为了支撑智能制造和数字化转

型的关键基础设施。然而，工业互联网面临的安全威胁也日益严峻，如黑客攻击、恶意

软件入侵等，传统的入侵检测方法往往难以应对复杂的网络环境和不断变化的攻击手段。

由于深度学习技术避免了传统方法中繁琐的特征提取过程，能够自动从大量的、无标签

的数据中学习到有用的安全特征，从而实现对入侵行为的精准识别，这为工业互联网入

侵检测提供了新的解决方案。但传统深度学习方法仍存在特征学习能力有限、梯度消失

等问题，需要进一步优化。本文具体研