云计算、人工智能、互联网大数据、高价值现实应用等前沿技术的快速发展,为人类社会带来了积极的变革。然而,它同样伴随着灾难性的、日益加剧的网络攻击。因此,学术界和工业界需要利用机器学习的突破性优势来设计和优化有效的入侵检测系统（IDS）,以帮助解决这些安全漏洞。目前有两种标准类型的IDS:基于签名IDS和基于异常的IDS基于签名的IDS,特别是Snort入侵检测系统,利用规则的概念进行工作。但创建Snort规则的传统方式非常可能出错且成本高昂;此外,尽管过去几年基于异常的IDS呈指数级增长,但由于高维数据集特征导致的低准确性,因此,可优化、高效且可信赖的IDS系统仍然是一个挑战。另一方面,单个ML分类器无法检测所有类型的新型攻击,昂贵的标记训练数据集、对数据集的错误使用、显著的误报率（FAR）以及过度的模型构建和测试都对目前基于异常的IDS（方案）提出了巨大挑战。最后,存在上述问题的IDS方案中产生的大量警报也尚未得出有效且可靠的解决方案。因此,本论文提出了四种有前景的解决方案来应对这些安全和隐私挑战。首先,这项研究提出了一种Snort自动规则生成器（SARG）,它利用网络数据包内容自动生成可靠和高效的Snort规则,而无需太多人工干预,并且,我们评估了生成的Snort规则的有效性和可靠性,这些规则产生了有效和高效的结果;其次,本研究提出了一种轻量级且有前途的混合特征选择（HFS）方法,该方法具有集成分类器,可有效选择相关特征并提供一致的攻击分类;另外,我们使用遗传算法、基于规则的引擎的综合优势以及在没有类的情况下特征之间的相关性概念来有效地选择相关的特征子集,这大大降低了模型复杂性并增强了学习算法的泛化性;最后,本研究提出了一种具有包容性且高效的集成分类器,该分类器使用K-means、One-Class SVM、DBSCAN和期望最大化（KODE）作为优化分类器,持续地在恶意实例和常规实例之间进行分类。因此,HFS-KODE使用10倍交叉验证、CICIDS2017、NSL-KDD、UNSW-NB15数据集和各种指标记录了良好的结果。例如,HFS-KODE的性能准确率分别为99.99%、99.73%和99.997%,CIC-IDS2017、NSL-KDD和UNSW-NB15的检测率分别为99.75%、96.64%和99.93%,仅基于11、8、12个选定的特征。同样,HFS-KODE在CIC-IDS2017、UNSW-NB15和NSL-KDD中的FAR分别为0.09、0.11和0.16。除此之外,本研究提出了一种安全事件关联器（SEC）,它可以在没有先验知识的情况下有效地接受原始事件（警报）,并生成一组更易于管理的警报,以便于分析和解释。实验结果表明,提出的SEC可以有效地分析和管理当前IDS生成的大量无关警报。最后,SARG-SEC和HFS-KODE的实验结果显示出良好的性能,并且与其他相关方法相比更具有竞争优势。