本文系统评估了脉冲神经网络（SNN）的不同配置（神经元模型与脉冲编码方案）在网络入侵检测中的性能。背景：传统深度学习模型计算需求高，难以部署到边缘设备和神经形态硬件，而SNN具有低功耗、事件驱动的特性，是潜在替代方案。但SNN的神经元模型和编码方案选择对入侵检测效果的影响尚不明确。方法：作者在snntorch框架上实现了9种神经元模型与3种脉冲编码方案（速率编码、增量编码、延迟编码）的27种组合，对NSL-KDD、KDDCup99、CIC-IDS2017、CTU-13四个基准数据集进行控制消融实验，仅对原始输入做有限预处理，并使用5个随机种子确保统计可靠性。结果：发现脉冲编码方案比神经元模型对检测质量影响更大；延迟编码优于速率编码和增量编码；LeakyParallel神经元配合延迟编码在四个数据集上平均准确率92.11%，宏F1分数0.80，假阳性率2.01%，在CIC-IDS2017和CTU-13上接近完美，且推理速度最快。结论：SNN在低延迟或资源受限场景下可作为传统入侵检测方法的有效替代。该研究为SNN在网络入侵检测中的应用提供了设计指南。