本发明公开了一种基于改进智能优化算法的入侵检测方法，包括：获取数据集，使用z‑score方法对数据集进行标准化处理，以得到标准化处理后的数据集；通过改进智能优化算法优化核极限学习机模型的惩罚系数C和核系数γ，并得到优化后的核极限学习机模型；对优化后的核极限学习机模型进行训练，以得到训练好的核极限学习机模型，并使用训练好的核极限学习机对数据集进行分类，以得到分类结果。本发明能够解决现有基于单种智能优化算法的入侵检测方法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优陷阱、以及全局搜索能力不强的技术问题；以及现有基于多种智能优化算法的入侵检测方法存在的算法迭代效率低、计算精度差的技术问题。