张鑫 雷国成 温世婷 张敏 王彦凯
北方自动控制技术研究所，山西省 太原市 030000
摘要：开展深度学习的工业物联网智能入侵检测研究，在明确深度学管理的意义的基础上，针对于工业物联网运行的不足提出相应的解决措施，希望可以全面提升工业物联网智能入侵检测水平，有效保障工业物联网的安全性。
关键词：深度学习管理；工业物联网智能入侵检测；重要性；应用
引言：如何有效识别工业物联网入侵攻击行为是一个新挑战.针对工业物联网中入侵检测特征提取不高、检测效率低、适应能力差等问题,提出一种基于深度学习的工业物联网智能入侵检测方法，进而实现工业物联网管理水平的提升。
1.深度学习管理技术应用意义
深度学习管理技术是工业物联网信息技术衍生出的新型技术手段，其具有极强的多样性与科学性，目前已被广泛应用于各领域工业物联网信息智能入侵检测管理中。从现实角度出发，可发现将深度学习管理技术与我国社会进行结合，能够有效促进社会健康发展[1]。针对经济发展而言，正确应用深度学习管理技术手段不仅能够显著提高工业物联网智能入侵检测性，而且还能明显加强用户生活及工作便捷性。由此可见，对深度学习管理技术进行应用具有极强的必要性与现实意义，因此相关人员必须对该项技术手段给予高度重视，并积极对其进行使用。此外，在应用深度学习管理技术的过程中，工作人员必须充分结合实际需求与工业物联网实际情况，以此达到提高工业物联网智能入侵检测性与稳定性的目的，从而实现为我国信息化建设及用户隐私智能入侵检测提供保障。
2.工业物联网智能入侵检测问题
2.1.系统智能入侵检测
主要存在以下几点系统智能入侵检测问题：①许多企业未对工业物联网智能入侵检测管理工作给予高度重视，致使其内部存在极为严重的信息损坏或丢失现象。以此为基础，企业日常经营活动将受到直接影响，在情况严重时，企业经济效益将显著下滑；②由于许多企业未对工业物联网信息技术形成正确认知，且未对工业物联网恶意攻击给予高度重视，故而企业将不断缩减在工业物联网智能入侵检测防护措施中的投入成本。以此为基础，工业物联网系统智能入侵检测性将持续降低，从而导致系统无法自动对病毒进行抵御；③部分企业工业物联网智能入侵检测管理意识欠佳。例如：部分系统内部技术人员为获取利益，将选择对企业工业物联网内部信息进行泄露，从而导致企业经济效益及影响力显著下滑，在情况严重时，该种现象将对企业发展产生直接影响；④部分系统技术人员专业能力水平与相关要求不符，难以为工业物联网智能入侵检测提供保障。
2.2.设备性能
①企业未构建或完善相应的管理体系，致使工业物联网智能入侵检测问题无法得到有效解决；②部分企业采用的工业物联网智能入侵检测管理设备综合性能欠佳，且防护单元未实现统一化，始终处于分离状态[2]。
以此为基础，工业物联网智能入侵检测管理设备全部功能将难以得到发挥；③工业物联网智能入侵检测管理工作具有极强的多样性与动态性，但目前多数企业采用的工业物联网智能入侵检测管理设备呈现单一化，该点与工业物联网智能入侵检测基本需求严重不符。以此为基础，企业工业物联网智能入侵检测问题将持续对企业发展产生影响；④部分企业为加强工业物联网智能入侵检测性，极有可能针对单一系统采用不同工业物联网智能入侵检测管理设备。
3.深度学习的工业物联网智能入侵检测
3.1.优化防火墙设备
从现实角度出发，可发现防火墙设备在工业物联网智能入侵检测中具有重要地位，其是抵御恶意病毒的首要保障。在实际应用过程中，防火墙设备首先能够自动对存在风险的工业物联网进行隔离，并根据操作人员实际需求，对双向通信采取相应的管理措施。其次，防火墙设备能够充分结合工业物联网智能入侵检测策略，并开展服务控制工作，对访问工业物联网类型进行明确，以此达到提高工业物联网智能入侵检测性的目的[3]。由此可见，防火墙设备能够有效提高工业物联网智能入侵检测性。因此，企业必须对其给予高度重视，并采取相应措施，不断对防火墙设备进行优化。在完成该项工作后，防火墙设备将实现或加强以下几项功能：①限制外部用户访问企业内部工业物联网，以此达到防止外部入侵现象发生的目的；②防火墙设备将为稳定性或智能入侵检测性较差的系统提供保障，避免其受到恶意病毒攻击；③对工业物联网采取集中化管理措施，并严格把控系统访问；④操作便捷性将显著提升；⑤对企业内部工业物联网活动进行实时监控，并根据异常情况及时采取相应措施；⑥显著提高审计系统智能入侵检测性。
3.2.构建防病毒系统
工业物联网病毒能够对计算机工业物联网智能入侵检测性产生严重影响，从而致使用户隐私或重要数据出现丢失及泄露等现象。因此，为避免工业物联网受到病毒攻击，企业必须积极构建防病毒系统。在实际建设过程中，企业可适当参考以下措施：①在工业物联网智能入侵检测管理系统中建立具有科学性的防御系统，并制定相应的互动策略；②对审计系统进行构建，并通过该系统达到防杀病毒以及对病毒库进行升级的目的；③为审计系统设置监督功能，使其自动对病毒进行监督与防御，以此达到提高工业物联网智能入侵检测性的目的；④建设病毒防杀系统，从而实现有效阻断病毒入侵。此外，企业应根据实际情况为防病毒系统添加病毒查杀日志记录功能，以此为后续工作顺利进行奠定良好基础。
3.3.完善入侵检测系统
由于工业物联网攻击方式具有极强的多样性，故而企业若采取单一化智能入侵检测策略，其工业物联网智能入侵检测性将难以得到提升。针对该点，企业必须给予高度重视，并及时对入侵检测系统进行完善，以此达到提高工业物联网智能入侵检测性的目的。在完善工作结束后，该系统将具有以下功能：首先，该系统将根据操作人员实际需求对企业重要数据信息采取保护措施，并及时删除迫害性代码，以此避免数据出现泄漏。
结束语：综上所述，工业物联网智能入侵检测在计算机工业物联网中具有重要地位，其能够对工业物联网技术及信息化建设产生直接影响。因此为加强工业物联网智能入侵检测性，相关人员必须对深度学习管理技术进行应用，并不断对病毒查杀等系统进行优化，以此达到提高工业物联网风险检测质量的目的。基于此，工业物联网智能入侵检测性将显著提升。
参考文献：
[1]邵嫚.深度学习管理在工业物联网智能入侵检测中的重要性探讨[J].数码世界,2020,17(03):251.
[2]陈军.深度学习管理在工业物联网智能入侵检测中的重要性探讨[J].计算机产品与流通,2019,16(12):39.
[3]王琦.深度学习管理在工业物联网智能入侵检测中的重要性[J].现代信息科技,2019,3(13):180-181.