随着信息技术的迅猛发展，网络安全威胁日益复杂，传统安全措施难以全面应对现代攻击手段。近年来，深度学习作为人工智能(artificial intelligence, AI)的关键技术，因其在模式识别和动态预测方面的优势，逐渐成为加强网络安全的有效工具。本文通过总结深度学习在入侵检测、恶意软件检测和高级持续性威胁(advanced persistent threat, APT)等方面已取得的显著成效，探讨其在实时威胁检测、自动化响应和自适应防御系统中的创新应用，在此基础上，结合深度学习与强化学习，提出了相应的深度学习对抗网络攻击的策略，促使其能够在不断变化的网络环境中自主调整策略，优化防御机制。研究结果表明：这些前沿技术的应用不仅提升了安全防护的智能化水平，还为构建更加安全、可靠的数字生态系统提供了有力支持。