随着互联网的迅猛发展和普及，数据安全与隐私保护已上升为全社会关注的焦点。其中，网络入侵作为网络攻击的一种主要形式，对网络安全构成了严重威胁，给个人、企业乃至国家带来了不可估量的损失。为了有效应对这一挑战，本文深入研究了网络入侵检测技术，提出了一种基于人工智能的粒子群优化算法与支持向量机（IPSO-SVM）相结合的新型网络入侵检测方法。
该方法的核心在于通过引入改进粒子群优化算法，对支持向量机的分类器参数进行精细调整，旨在显著提升检测的准确性，同时降低误报率，并增强系统的容错能力。具体而言，我们首先对海量的入侵数据进行全面收集与预处理，提取出网络流量的关键特征，为后续的入侵检测提供坚实的数据基础。随后，利用IPSO算法对SVM分类器的参数进行优化，构建出高效且稳定的分类模型。通过一系列的实验对比，我们验证了所提出的IPSO-SVM方法在网络入侵检测领域的优越性能。实验结果表明，相较于传统方法，IPSO-SVM算法在准确率、召回率等多个关键指标上均表现出明显的优势，且具备更强的容错性，能够更好地应对复杂的网络环境和多变的攻击手段。
