为应对日益严峻的电子信息网络安全威胁，本文提出了一种基于深度学习的网络安全检测方法（deep learning-based electronic information network security detection method, DL-EINSD）。该方法综合利用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）、循环神经网络（recurrent neural network, RNN）、对抗生成网络（generative adversarial network, GAN）及基于强化学习（reinforcement learning, RL）技术，实现了恶意代码特征的自动提取、网络流量异常的实时检测、仿真攻击样本的生成以及检测策略的动态优化。实验结果表明：DL-EINSD在多项指标上表现出色，准确率高达99.24%,F₁分数超过98%,展现出良好的检测性能和泛化能力。