当今数字世界中，网络攻击变得越来越普遍，网络攻击成为破坏网络安全的手段，它们也越来越复杂，产生了巨大的经济和安全影响。由此，识别和减少网络攻击威胁变得不可或缺。在此论文中，我们研究了基于深度学习的多种攻击识别技术，以建立有效的网络攻击检测系统。我们对现有的攻击检测方法进行了分类，分析了它们有效防御网络攻击的能力，并针对各种种类的攻击场景提出更有效的防御策略。我们还提出了一种基于深度学习的在线学习模型，能够根据上文历史数据来更新网络攻击模型，有效的减少网络攻击的风险和数量。以上，总结了一系列有效的网络安全黑客攻击识别和减少攻击威胁的技术。
本文的贡献结论在于，本文提出的多个技术创新以及时髦的深度学习模型，有效识别和减少了网络攻击的风险，也节省了系统传统安全策略的计算机和网络资源。本文综述了先进的网络安全技术，可以成为网络安全研究领域研究实践指导。
