在对生物信息学序列比对理论研究的基础上,将序列比对算法应用到入侵检测模型中,提出一种序列比对攻击特征自动提取新方法.针对Needleman-Wusch算法缺乏攻击知识积累,设计一种基于知识积累的序列比对算法IASA(Information Accumulation Sequence Alignment).新方法首先调整数据去噪并进行数据聚类,使用IASA进行序列比对,使得序列比对的特征片段趋向于更合理结果,再将比对结果所代表的攻击特征转化为IDS规则.实验结果表明,该方法能提高攻击特征生成质量,降低系统误报率.