本文主要研究了基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测技术。通过深度神经网络的结构和算法优化，提高了网络入侵检测的准确性和效率。同时，利用联邦学习的思想，实现了网络入侵检测模型的分布式训练和数据隐私保护。该研究对于提升网络安全防护能力具有重要的意义。关键词：深度神经网络, 联邦学习, 网络入侵检测, 数据隐私保护, 网络安全防护