入侵检测这块，分类算法的选择真挺关键的。遗传算法、回归算法这些老朋友，各有优劣，放在数据挖掘里异常流量，还挺好使的。尤其是特征维度高、样本分布杂的情况，用遗传算法跑一下，效果还不错，训练时间也能压住。

算法的核心思路其实不复杂，像遗传算法，就是模拟自然进化，一轮一轮筛选优解。回归那块更偏向数理逻辑，适合数据干净、变量明确的场景。所以你用的时候，场景选对，比啥都重要。

想深入一点，可以看看这些资源。比如VC++实现的数据挖掘遗传算法，有代码、能跑，改一下就能接你项目里用。还有Matlab 遗传算法详解，适合快速上手，看懂思路。

教学示例也有，像这个遗传算法教学示例，结构清楚、参数设置讲得也细，拿来练手挺合适的。如果你平时用 MATLAB，也别错过这个 MATLAB 版本的遗传算法，调参方便，测试速度也快。

提醒一下，算法效果不是万能的，尤其在实际入侵检测里，数据预和特征选取更重要。你要是数据这块还没搞清楚，建议先练练数据清洗和特征工程，再上模型会更稳。