当数字波增加时，网络安全问题越来越强调。 MicroCloud Holo（NASDAQ：HOLO）最近在网络入侵者检测领域取得了突破。基于深度学习的异常检测方法为网络攻击零日的治疗提供了新的观点。网络入侵者的检测是网络安全的重要组成部分，以确定与正常网络行为不同并防止可能的网络安全威胁不同的异常行为。但是，网络的传统入侵者检测方法通常似乎并不残酷，而对零日间攻击。零日攻击是指利用尚未广泛知道的软件漏洞的攻击。这是未知的，隐藏给网络安全带来了巨大的挑战。基于Weiyun Hologram开发的深度学习的方法异常检测的核是详细的分析和网络交通数据处理学习技巧。该方法不仅可以精确地识别网络正常行为的异常行为，而且还可以有效地检测到零日的未知攻击。与基于规则检测网络的传统方法不同，微云全息图的深度学习策略使用基于数据的学习机制。当培训和学习大量网络流量数据时，神经网络可以自动提取网络行为的特征，并构建可以准确描述正常网络行为的模型。当他们输入新的网络流量数据时，神经元网络模型对其进行了分析，并将其在TimePo真实中进行比较以确定它是否正常工作。使用图像处理功能和处理全息技术数据进行了多维分析和网络流量数据的处理。全息数字双胞胎技术使您可以捕获网络行为的更精确的细微差别r。这种多维全息数据分析的方法不仅提高了检测的准确性，而且还提高了模型的概括能力，从而允许广泛的复杂性。它使您可以处理其网络环境和攻击方法。采用了深度学习网络的高级体系结构，例如卷积神经元网络（CNN）和复发性神经元网络（RNN）。这些网络体系结构具有强大的特征和分类能力，使他们能够自动学习Thenetwork行为的特征，对其进行分类和识别。同时，已经引入了先进的技术作为注意和融合特性的机制，以进一步提高模型的精度和鲁棒性。为了应对特定情况下的有限培训数据问题，例如事物的手段（IoT），Weiyun Hologram提出了基于公制的元学习方法。此方法效应Vely通过公制学习使用培训数据，即使培训数据有限，也可以实现更好的学习结果。同时，将神经算法的推理范式结合在一起，以实现基于规则的行为的概括，从而提高了模型识别和分类零日的未知攻击的能力。为了更好地将深度学习策略应用于网络的入侵领域，Micro Cloud Holo提出了一个称为“ Metaholo”的管框架。该框架基于乌拉尔算法推理计划的思想，即将零日攻击检测策略融合到有限的培训数据。原始网络流量数据首先由框架预处理。这包括数据清洁，功能提取和标准化步骤。数据预处理可以提高数据的质量和可用性，从而为学习提供强大的支持，以支持以后为学习过程提供大力支持。当它们输入新的网络流量数据时Olo管框架分析和实时比较。使用经过培训的深度学习模型来对其进行分类和识别新数据以确定是否是正常行为。如果检测到异常行为，则激活警报机制并采取相应的防御。随着网络环境和攻击方法的持续更改，元霍洛管道的框架需要不断更新并优化其模型以适应新威胁。通过连续编译新的网络流量数据以及模型参数的培训和优化，可以提高模型的精度和鲁棒性。 MicroCloud Holo（NASDAQ：Holo在网络入侵检测领域的进步非常重要。首先，该技术提供了应对零日间攻击的新想法和方法。