Las redes residuales (ResNets) son propensas al sobreajuste para conjuntos de datos de baja dimensión y pequeña escala. Y los sistemas de detección de intrusiones (IDS) existentes no logran proporcionar un mejor rendimiento, especialmente para ataques de remoto a local (R2L) y de usuario a raíz (U2R). Para superar estos problemas, se propone en este artículo una red residual simplificada (S-ResNet), que consiste en varios bloques residuales simplificados en cascada. En comparación con el bloque residual original, el bloque residual simplificado elimina una capa de peso y dos capas de normalización por lotes (BN), añade una capa de agrupamiento y reemplaza la función de unidad lineal rectificada (ReLU) con la función de unidad lineal rectificada paramétrica (PReLU). Basado en la S-ResNet, se propuso en este artículo un nuevo IDS, que incluye un módulo de preprocesamiento de datos, un módulo de sobremuestreo aleatorio, una capa S-ResNet, una capa de conexión completa y una capa Softmax. Los resultados experimentales en el conjunto de datos NSL-KDD muestran que el IDS basado en la S-ResNet tiene una mayor precisión, recuperación y puntuación F1 que el IDS basado en ResNet de igual escala, especialmente para ataques R2L y U2R. Y el primero tiene una velocidad de convergencia más rápida que el segundo. Esto demuestra que la S-ResNet reduce la complejidad de la red y previene eficazmente el sobreajuste; por lo tanto, es más adecuada para conjuntos de datos de baja dimensión y pequeña escala que ResNet. Además, los resultados experimentales en los conjuntos de datos NSL-KDD también muestran que el IDS basado en la S-ResNet logra un mejor rendimiento en términos de precisión y recuperación en comparación con los IDS existentes, especialmente para ataques R2L y U2R.