1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
研究背景互联网数字化发展迅速，复杂的互联网环境不仅造成了网络流量数据的海量化和反复性，并且互联网环境也常常遭受方式层出不穷的网络攻击。
在2020年2月，中国互联网应急中心发布《网络信息安全与动态周报》，该报告中显示:境内感染网络病毒总数量达到132万个。
在层出不穷的入侵行为中，我国互联网网站遭受的拒绝服务(DDoS)攻击依然是较为严重的网络入侵方式。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.拟研究或解决的问题为了提高网络入侵检测算法的检测性能，需以KDD99数据集为样本，对原始数据集进行数据预处理，随后运用随机森林算法进行特征选择，之后进行非平衡处理形成训练集。
然后分别构建SVM、随机森林、CatBoost LightGBM四个单一模型，并分析比较模型效果。
最后选用表现较好的两种模型构建Stacking融合模型，比对改模型与单一模型检测效果。
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