群体智能通过利用分散的、协作的决策制定来增强安全系统，这种决策制定灵感来自蚂蚁群或鸟群等自然系统。基于群体的系统不是依赖于单个中央控制器，而是将任务分配给多个自主代理（例如，传感器、无人机或软件节点），这些代理集体进行通信和适应。这种方法通过避免单点故障并能够对新兴风险进行动态、实时的调整，从而提高了威胁检测、响应速度和系统弹性。
一个关键的应用是在网络安全中。例如，入侵检测系统 (IDS) 可以使用群体算法来分析分布式节点中的流量模式。每个节点都充当一个自主代理，标记异常情况，例如不寻常的登录尝试或数据传输。通过与相邻节点共享发现结果，该群体可以快速识别广泛的攻击，例如分布式拒绝服务 (DDoS) 活动，这些活动可能会被孤立的传感器忽略。同样，在物理安全中，无人机群协同巡逻大面积区域：如果一架无人机检测到入侵者，其他无人机将自主调整飞行路径以跟踪威胁，从而确保覆盖范围而无需人工干预。这模仿了蚂蚁协调寻找食物来源的方式，但应用于实时监控。
群体系统也擅长适应性。代理可以根据共享数据更新其行为，从而实现集体学习。例如，恶意软件检测系统可以使用群体智能在几毫秒内将新识别的攻击签名传播到所有节点，从而确保快速的全球更新。这种分散式学习避免了集中式补丁部署的瓶颈。此外，群体架构可以有效地扩展 - 添加更多代理可以提高覆盖范围，而无需彻底修改系统。开发人员可以使用轻量级共识协议（例如，gossip 算法）或 Apache Kafka 等库进行实时数据共享来实施这些原则。通过关注简单性、冗余和本地交互，基于群体的设计使安全系统更能抵抗已知和未知的威胁。