随着因特网的飞速发展，网络安全隐患日益严重，特别是在电子信息系统中面临各种安全问题。为此，本文提出了一种基于数据驱动的新型数据处理方法——基于深度学习的互联网异常发现方法。该方法利用深度学习技术对电子信息网络中的异常行为进行探测，并重点研究其在提升异常检测精度和稳健性上的优越性。研究结果表明：该技术所建立的模型具备较强的自适应能力，能够在复杂变化的网络化环境下维持较高的性能。