随着网络空间复杂度提升，传统入侵检测技术在应对新型攻击时面临效能瓶颈，人工智能技术为其优化提供了关 键支撑。当前，网络数据规模持续扩大、攻击手段不断迭代，对检测技术的实时性、精准性与适应性提出更高要求。基于人 工智能的网络入侵检测技术，可通过数据处理、模型架构、响应机制等维度的优化，提升对复杂攻击的识别能力与防护效率。 本文围绕五大核心维度展开分析，系统阐述优化措施，为构建更高效的网络安全防护体系提供技术参考。