随着互联网和信息技术的飞速发展，网络安全问题日益严峻，入侵检测作为网络安全防御体系中的重要组成部分，其重要性不言而喻。

传统的入侵检测技术，如基于特征码匹配和基于异常检测的方法，在面对日益复杂的网络攻击手段和海量数据时，存在着检测效率低、误报率高、难以应对未知攻击等问题。

近年来，深度学习技术以其强大的特征学习和数据分析能力，为入侵检测领域带来了新的机遇。

特别是深层卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN），凭借其在图像识别领域的巨大成功，在入侵检测领域展现出巨大的应用潜力。

本文针对大规模网络环境下的入侵检测问题，对基于深层卷积神经网络的入侵检测技术进行综述性研究。

首先，介绍入侵检测和深度学习的相关概念，并阐述深层卷积神经网络的基本原理。

其次，对现有的基于深层卷积神经网络的入侵检测方法进行分类和分析，并总结其优缺点。

此外，本文还将探讨大规模入侵检测所面临的挑战，并展望未来基于深层卷积神经网络的入侵检测技术发展方向。

关键词：入侵检测；深度学习；深层卷积神经网络；大规模数据；网络安全

随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络安全问题日益突出，网络攻击手段层出不穷，攻击目标也更加多样化，网络安全形势日益严峻。