随着计算机和网络的普及,网络传播的信息涉及各行各业,网络安全问题逐渐成为人们关注的一个焦点。防火墙隔离、网络访问控制等静态防御手段已经不能满足当前的需要,所以能够主动检测并且报告不安全行为的入侵检测系统应运而生。然而在实际的应用过程中,极高的漏报率、误报率和大量的重复报警是入侵检测系统无法避免的缺陷,报警融合技术就是为此而提出的。报警融合的目的是降低漏报率、误报率,减少重复报警,以利于管理员清晰的掌握网络的发展态势。但是目前大部分的报警融合方法只是关注如何减少重复报警,对于漏报率和误报率方面的研究比较少。本文针对这方面的研究不足提出了一种新的融合算法,能够在不降低检测率的情况下减少漏报率和误报率,并且通过KDD99数据集进行了验证。最后针对重复报警的问题,本文也提出了一种动态时间阈值的报警融合算法,根据具体报警的数量动态的调整时间阈值,让模型更加接近于真实情况。论文的主要研究内容如下：(1)分析当前入侵检测系统的结构特点及常用的入侵检测技术,详细研究了入侵检测技术的原理、分类、具体的检测方法和未来的发展方向。(2)阐述并深入分析了四种当前主要的报警融合技术,总结了各个融合技术的优缺点,对当前融合技术存在的问题进行了剖析,提出了改进的思想。(3)将单类支持向量机中的支持向量数据描述算法融入到报警融合,并结合模拟退火的思想,不仅能够剔除冗余特征,减少无关属性的干扰,而且通过多个分类器的融合决策,在一定程度上降低了报警信息的误报率和漏报率。(4)由于时间的特殊性,本文提出了一种基于动态时间阈值的报警融合算法,根据具体报警的数量动态的调整时间阈值,大大减少了重复报警的数量。最后,对本文的工作进行了简单的概括与分析,同时,提出了未来的主要工作方向。