随着互联网技术的发展，网络已经走进千家万户。同时，网络安全问题也日渐突出。入侵检测技术可以用来识别入侵行为，从而对网络安全问题进行预警。但是，由于网络中存在海量数据、高维数据以及不确定数据等复杂结构类型的数据，导致利用一般的检测方法进行检测时会产生大量误报，检测率比较低。如何有效地发现入侵行为，提高检测率，并降低误报率是网络安全领域内的重要课题之一。
　　本文介绍了孤立森林算法的相关理论，并对算法进行改进，主要工作如下：
　　(1)由于利用孤立森林算法进行检测时，网络中数据集的特征比较复杂，维度也比较高，从而导致检测准确度较低。针对这一问题，本文提出了一种基于相似度的启发式粗糙集约简算法，该算法主要是利用粗糙集属性约简理论，根据不同决策类的类间距离和决策类内中的对象距离来计算相似度，从而选择更好的特征子集，达到降维的目的。本文在特征子集与原始集合上分别进行实验，将准确度作为实验的评估标准，实验结果表明基于相似度的启发式粗糙集约简算法在准确度上具有一定优势。
　　(2)针对孤立森林算法的检测率和稳定性较低的问题，本文提出了一种基于少量标签数据的半监督模型，该模型主要从孤立森林算法的优化和半监督聚类这两方面来进行改进。首先，在孤立森林算法的训练阶段中，属性的分割值是随机选择的，导致算法的稳定性比较低。针对这一问题，本文利用可分性指标选择合适的分割值来提高算法的稳定性。其次，该模型在保证训练数据集带有少量标签数据的情况下，结合模糊C均值聚类算法和孤立森林算法，训练得到的检测模型仍然能够保证较高的检测率。本文从稳定性、检测率和误报率这几个方面将提出的方法与其他方法进行比较，实验结果表明本文提出的模型在稳定性、检测率和误报率上具有优势。