La Agricultura Inteligente o Internet Agrícola de las Cosas consiste en integrar tecnologías avanzadas (por ejemplo, NFV, SDN, 5G/6G, Blockchain, IoT, Fog, Edge y AI) en las operaciones agrícolas existentes para mejorar la calidad y productividad de los productos agrícolas. La convergencia de la Industria 4.0 y la Agricultura Inteligente proporciona nuevas oportunidades para la migración de la agricultura tradicional a la generación futura, conocida como Agricultura 4.0. Sin embargo, dado que la implementación de miles de dispositivos basados en IoT se realiza en un campo abierto, existen muchas nuevas amenazas en la Agricultura 4.0. Los investigadores de seguridad están involucrados en este tema para garantizar la seguridad del sistema, ya que un adversario puede iniciar muchos ataques cibernéticos, como ataques de denegación de servicio para hacer que un servicio no esté disponible y luego inyectar datos falsos para indicarnos que el equipo agrícola está seguro cuando en realidad ha sido robado. En este documento, proponemos un sistema de detección de intrusos basado en aprendizaje profundo para ataques de denegación de servicio basados en tres modelos, a saber, redes neuronales convolucionales, redes neuronales profundas y redes neuronales recurrentes. Se estudia el rendimiento de cada modelo en dos tipos de clasificación (binaria y multiclase) utilizando dos nuevos conjuntos de datos de tráfico real, a saber, el conjunto de datos CIC-DDoS2019 y el conjunto de datos TON_IoT, que contienen diferentes tipos de ataques de denegación de servicio.