摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长，对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统（NID）通过分析流量模式来确定防火墙，路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标（IOC）的传统方法不同，该系统利用异常检测技术，使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展，组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性，并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化，帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起，此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。