从15个实验模型到3个核心方案：一个机器学习驱动的网络入侵检测系统实战解析

本文深入解析了一个从学术研究走向生产环境的网络攻击检测项目，展示如何通过系统性实验筛选出CNN、LSTM和LightGBM三大核心模型，并针对不同场景提供最优解决方案。

• 原作者/维护者： Nefise Turgut
• 来源平台： GitHub
• 原始标题： cyber-attack-detection-ai
• 原始链接： https://github.com/nefiseturgut/cyber-attack-detection-ai
• 发布时间： 2026年6月

---

在当今数字化程度日益加深的世界中，网络攻击的频率和复杂程度都在不断上升。传统的基于规则的入侵检测系统（IDS）往往难以应对新型攻击手段，而机器学习技术为此领域带来了新的可能性。

本项目由计算机工程专业的Nefise Turgut作为毕业设计开发，最初是一个涵盖15个不同模型的全面性研究项目。通过系统性的实验对比，最终筛选出3个最适合生产环境的核心模型，形成了一个完整的网络攻击检测解决方案。

---

项目采用了三个具有代表性的公开数据集，覆盖了从经典基准测试到现代真实攻击场景的完整谱系：

作为入侵检测领域最经典的基准数据集，包含约50万条记录和41个特征。虽然年代久远，但仍然是验证算法基础能力的标准测试集。

由加拿大网络安全研究所发布的现代数据集，包含约100万条记录和80个特征，涵盖了当前主流的网络攻击类型，更能反映真实网络环境的复杂性。

一个更加平衡和真实的数据集，包含约25.7万条记录和42个特征，在学术研究和工业应用之间取得了良好的平衡。

---

经过对15个实验模型的全面评估，项目最终确定了三个核心模型，分别针对不同的应用场景：