随着5G及未来6G技术的发展，深度学习的应用在无线网络领域愈加广泛。随着网络复杂性的增加，安全威胁也不断演变，给无线网络的安全性带来了严重挑战。从网络攻击到数据泄露，各种潜在风险都可能对无线通信的正常运作造成影响。了解当前无线网络的主要安全威胁，尤其是在深度学习加持下的无线网络环境中，显得尤为重要。
攻击是无线网络中最常见的安全威胁之一。由于无线信号在空气中传播，攻击者可以在不接触网络设备的情况下，通过专用设备截取传输的数据，进而获得敏感信息。针对这一威胁，深度学习可以通过流量监测和异常检测技术，及时识别潜在的行为。
中间人攻击（MITM）也是一种严重的安全威胁。在这种情况下，攻击者通过伪装成合法设备，劫持数据传输链路，从而窃取或篡改数据。这类攻击在无线网络中特别难以发现，但深度学习模型能够通过模式识别与数据异常分析，有效监测和阻止此类行为。
拒绝服务攻击（DoS）同样影响无线网络的稳定性。攻击者通过恶意请求占用网络资源，导致合法用户无法访问服务。利用深度学习的流量分析能力，可以迅速识别出异常请求，及时采取措施防止网络瘫痪。
无线网络还面临着恶意软件传播的威胁。一旦恶意软件通过无线设备进入网络，便可能造成严重的数据泄露和系统崩溃。深度学习在恶意行为识别与预防方面展现出了良好的应用前景，通过实时监测和自我学习，提高防御能力。
深度学习为无线网络安全管理提供了更多可能性，但同时也需警惕新的安全威胁。面对日益复杂的无线网络环境，持续关注并更新防御策略，才能有效确保网络的安全运作。