本研究提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的网络攻击检测方法，旨在提高恶意流量分类的准确性。研究表明，LLMs可作为分类器、编码器和预测器，通过并行建模，DDoS检测的准确率提升近35%。

本研究提出了一种结合自组织映射、深度信念网络和自编码器的创新方法，以提高物联网中的网络攻击检测，实验结果显示系统准确率高达99.99%，显著增强了物联网的安全性。

本研究提出了一种不确定性感知的集成深核学习模型（UEDKL），提升了网络攻击检测的准确性和不确定性估计，为网络安全提供了新方案。