由于信息技术和网络技术的飞速发展，大数据与互联网技术紧密融合，催生了所谓的“互联网+”时代。在这一时代背景下，分布式管理系统得到广泛开发和应用，极大地促进了信息的传输和共享。然而，随之而来的是对网络安全的巨大挑战，尤其是网络木马、病毒等多种网络攻击的泛滥。传统的网络安全防御模式通常是在网络攻击发生并造成一定影响后才采取防御措施，这种方法已经无法满足当前对网络安全的高要求，给网络环境带来了不少损失。
针对这一问题，本文作者丁顺莺提出了一种新的思路——引入深度学习算法来构建一个主动式的大数据网络安全防御系统。深度学习是一种先进的机器学习方法，它能够模拟人脑的结构和功能，通过多层神经网络对数据进行高级抽象和处理。与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更加强大的特征学习能力，能从海量的数据中提取出更加精细和具有代表性的特征。
在大数据网络环境中，深度学习算法可以用于监测网络流量，通过分析流量特征来识别异常模式，从而在攻击发生之前及时检测并防御潜在的网络威胁。此外，深度学习还可以用于恶意软件的自动分类，通过学习大量已知病毒的特征，能对新出现的病毒进行有效识别，实现对未知威胁的预测和防御。
深度学习在特征提取方面具有独特优势，能够从原始数据中自动学习到多层次的抽象表示，这对于提高网络安全防御的准确性和效率至关重要。利用深度学习进行特征提取和模式识别，可以帮助网络安全系统更准确地理解网络数据的深层结构和潜在威胁，从而做出更为精确的防御决策。
在本研究中，作者使用了深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）等深度学习模型。DBN是一种概率生成模型，它通过层叠多个RBM来构建，RBM是一种用于进行无监督学习的神经网络模型。通过训练DBN和RBM，可以学习到复杂数据的高级表示，这对于处理复杂网络环境中的安全威胁识别具有重要意义。
值得注意的是，本文的研究方向还包括了计算机应用技术领域，作者丁顺莺的具体研究涉及到了TD-LTE、DDOS等网络技术，这些技术都与网络安全有着紧密的联系。通过引入这些技术知识，本文不仅提高了网络安全防御的能力，也为深度学习在网络攻击防御中的应用提供了理论和技术支撑。
本研究的关键词包括深度学习、网络安全、病毒、特征提取、防御等。这些关键词构成了研究的核心内容，也是当前网络技术领域内极为关注的焦点问题。通过深入研究这些关键词所代表的技术和概念，不仅可以为网络安全防御提供创新的方法，也可以为其他领域的研究者提供参考和借鉴。
本研究的目标是构建一个更加主动和智能的网络安全防御模式，以应对“互联网+”时代背景下日益严峻的网络安全挑战。通过深度学习算法的强大数据分析和预测能力，我们可以对网络攻击进行更早的检测和更有效的防御，从而保障网络环境的安全稳定，推动互联网技术的健康发展。
