基于人工智能的网络入侵检测系统优化研究
史应男

启明星辰信息技术股份有限公司，北京市通州区，101121；

摘要：随着网络攻击手段不断演进，传统入侵检测系统在面对高复杂度、高隐蔽性的攻击行为时暴露出检测滞后、误报频繁、适应性差等问题。为提升检测准确率与系统鲁棒性，本文基于人工智能技术提出了一种面向多源数据、支持自学习机制的网络入侵检测系统优化方案。研究内容涵盖特征工程构建、机器学习分类模型设计、深度学习融合路径与资源受限环境下的部署策略。系统在多个公开数据集与真实网络流量环境中进行了测试与验证，结果显示优化后的检测模型在精度、响应速度与误报控制方面均优于传统方法。本文提出的多维优化路径为构建可持续演化的智能入侵检测系统提供了可行性参考。

关键词：网络入侵检测；人工智能；深度学习；特征工程；系统优化

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