针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题，面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法，提出了有倾向的区域标注法，使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习，得到接近最优解的分类超平面。实验证明基于改进PTSVM的入侵检测算法在训练和检测速度上明显高于其他算法，对于攻击样本的检测率有很大提高。