一种网络入侵检测模型构建系统及网络入侵检测方法

本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种网络入侵检测模型构建系统及网络入侵检测方法，本发明通过精细化的数据采集、标记与分类，以及后续的数据清洗、特征提取与归一化处理，确保了数据质量，为模型训练提供了高质量、有价值的输入，有效增强了模型的预测准确性。智能化的模型训练过程，结合训练集的反复迭代训练，能够充分利用数据集信息，优化模型参数，从而提升模型的识别精度与泛化能力，确保了模型的稳定性与可靠性，使得本发明在应对大规模数据流量时仍能维持稳定的检测性能，为网络安全提供了坚实保障。从而解决了现有的网络入侵检测技术准确率较低的问题。