摘 要：在互联网普及和发展的背景下，网络安全问题逐渐凸显，网络入侵行为频繁发生，对人们的生产和生活产生了重大影响。为了应对这些挑战，需要深入研究和探讨网络安全防护策略和技术，以保障互联网的安全和稳定运行。因此，设计一种高效、准确的网络入侵检测算法对于维护网络安全具有重要意义。本文首先对入侵检测系统(IDS)和卷积神经网络(CNN)进行了概述。然后提出了一种基于Smote-Tomek混合采样和PCA特征降维的CNN入侵检测模型。该模型通过调整数据集的类别分布，增强了模型对少数类样本的学习能力。实验结果表明，该模型可以显著提高NSL-KDD数据集中少数类别的分类准确率，整体检测性能也有所提升。
关 键 词：卷积神经网络；网络入侵检测算法；网络安全
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