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针对网络安全数据的高维度特征问题，传统的基于聚类的检测算法不能有效发现网络数据中入侵行为细节。本文提出一种改进的DBSCAN离群点挖掘算法LDBSCAN—CM，首先在传统DBSCAN算法中引入局部离群点挖掘概念。计算候选对象的局部离群因子，生成若干个聚类；其次，为了提高挖掘效率，在聚类结果的基础上，进行聚类合并；最后，采用KDD Cup99数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。实验结果表明，改进算法LDBSCAN-CM能保证较高的检测率和较低的误检率。