近年来,随着对空间信息网体系结构和各项关键技术的研究,空间信息网的安全问题已经受到了包括学术界,工业界的高度重视。空间信息网中面临着各种各样的安全威胁。针对空间信息网中的安全问题,对网络中的攻击或者入侵行为进行及时的检测,并进行相应的预警响应是保证空间信息网各应用服务正常运行的前提。本文通过对空间信息网的分析研究,根据空间信息网的特点,针对空间信息网中两类特定的攻击进行了相应的入侵检测算法的分析研究。针对恶意代码攻击,本文设计了适用于空间信息网的基于目标树的恶意代码入侵检测算法。该算法在传统目标树检测方法的基础上进行改进。在对常见恶意代码行为特征进行目标树建模的基础上,对其攻击行为特征进行综合分析得出每个节点的风险值。接下来,根据最有可能攻击路径算法进行分析得出每种攻击最有可能进行攻击的路径。通过与最有可能的攻击路线迅速匹配,对多步骤的组合型恶意代码攻击实现高效的检测。同时设置缓存优化机制,大大优化空间信息网的资源损耗。针对引起流量异常的攻击,根据空间信息网的特点,本文对常见的流量模型中的特征进行降维处理,使用尽可能最少的特征来充分的描述流量的变化,从而减少空间信息网中的资源损耗。之后,使用改进的相关性分析的检测方法来进行异常流量的检测。从经过降维之后的多维流量指标出发,全面的去检测DDOS攻击所引起的流量变化,在降低漏检率的同时提高检测的精度。最后通过仿真结果证明,改进的基于目标树的恶意代码检测方法以及基于主成分分析和相关性分析的异常流量检测算法可以在尽可能的降低空间信息网资源消耗的同时,高效的检测对应的攻击。