本研究提出了CSAGC-IDS模型，以解决网络入侵检测中的高维复杂流量和不平衡数据问题。该模型利用生成对抗网络生成高质量数据，并结合卷积神经网络进行特征提取。在NSL-KDD数据集上，五类分类任务的准确率达到84.55%，二分类任务的准确率达到91.09%。