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支持向量机参数直接影响网络入侵检测效果，为了提高入侵检测的正确率，提出了基于人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型。将支持向量机参数组合在一起，编码成为人工蜂群算法的蜜源，并将最高网络入侵检测率作为蜂群的搜索方向，不断模拟蜂群寻找最优蜜源的过程实现参数优化，并根据最优参数设计网络入侵检测的分类器，选择KDDCUP99数据集作为实验对象，结果表明，模型可以提高网络入侵检测的正确率，降低误报率，获得较优的网络入侵检测效果。