为了解决网络环境中已标记入侵数据获取代价大的问题，将半监督学习引入网络入侵分类领域。根据网络攻击类型的不同，将少量的已标记入侵数据分为三部分，分别作为最初的训练集训练分类器，形成三个差异较大的初始化分类器。通过三个分类器协同学习，实现对未标记入侵数据进行标记。详细介绍了使用KDD Cup 99数据集构造半监督分类实验数据集的过程。实验结果表明，半监督学习能有效地挖掘未标记入侵数据信息，具有较高的入侵分类率。