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针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM)。利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理。为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,