入侵检测作为网络安全的关键技术, 成为了当前网络安全研究的热点, 入侵检测算法的准确率和推广性能是研究的重点。基于二叉树的思想和超球支持向量机的特点, 本文提出了一种改进的SVM 多类分类入侵检测算法。本文通过引入相似度函数作为权值, 选取相似性最小的两类样本构造两类分类器, 采用自下而上的方法构造多个两类超球SVM 分类器, 并将该多类分类算法应用于入侵检测中。利用 KDDCUP1 999入侵检测数据进行了仿真实验, 实验结果表明, 该算法能有效提高检测准确率、推广性能也得到较好改善。