El rápido avance en los sistemas de comunicación inalámbrica incorporó una gran cantidad de nuevas características y desafíos que acompañan a la era de 6G y más allá que se están investigando y desarrollando. Recientemente, las técnicas de aprendizaje automático se desplegaron ampliamente en muchos campos, especialmente en las comunicaciones inalámbricas. Se utilizó para mejorar el rendimiento del tráfico de red en cuanto a la gestión de recursos, optimización del espectro de frecuencia, latencia y seguridad. Los estudios de las comunicaciones inalámbricas modernas y las características anticipadas de las redes inalámbricas ubicuas ultra densificadas expusieron una vulnerabilidad riesgosa y mostraron la necesidad de desarrollar un sistema confiable de detección de intrusiones (IDS) con cierta eficiencia/estándares que aún no han sido alcanzados por los sistemas actuales. Los IDS carecen de una inmunidad aceptable contra ataques repetitivos, actualizables e inteligentes en las redes de comunicación inalámbrica, preocupando significativamente la infraestructura moderna de las comunicaciones 6G, lo que resulta en bajas precisión/tasas de detección y altas tasas de falsas alarmas/falsos negativos. Para este principio objetivo, la complejidad del sistema IDS se redujo aplicando un modelo único de meta-aprendizaje de detección de anomalías en redes que se desarrolló en este documento. Las cinco etapas principales del meta-modelo propuesto son las siguientes: los conjuntos de datos acumulados (NSL KDD, UNSW NB15, CIC IDS17 y SCE CIC IDS18) comprenden la etapa inicial. La segunda etapa es el preprocesamiento y la selección de características, donde el preprocesamiento implica reemplazar valores faltantes y eliminar valores duplicados, lo que lleva a la minimización de la dimensionalidad. La mejor subcaracterística afectada de los conjuntos de datos se selecciona utilizando la selección de características (es decir, Chi-Cuadrado). El tercer paso está representado por el meta-modelo. En el conjunto de datos de entrenamiento, se utilizan muchos clasificadores (es decir, bosque aleatorio, AdaBoosting, GradientBoost, XGBoost, CATBoost y LightGBM). Todos los clasificadores pasan por el clasificador del meta-modelo (es decir, árbol de decisión como clasificador de técnica de votación) para seleccionar el mejor resultado predicho. Finalmente, la etapa de clasificación y evaluación implica los resultados experimentales de probar el meta-modelo en diferentes conjuntos de datos utilizando formas de clasificación binaria y multiclase. Los resultados demostraron la alta eficiencia y el rendimiento superior del trabajo propuesto en comparación con los IDS existentes.