随着科技的不断发展,网络已经逐步深入到千家万户中,但是我们不得不承认网络技术在方便人们日常生活的同时也不可避免的存在着一些消极的因素,这些都严重威胁着正常的网络生活。论文在充分研究了网络攻防技术和数据挖掘的基础上,对木马技术和入侵检测技术进行了深入的研究,并将数据挖掘技术应用于入侵检测的规则提取中,取得了一定的成果。论文首先介绍了网络安全的概念,并由此引出了入侵检测系统在安全防护方面的重要作用,之后在介绍了入侵检测的基本概念以及数据挖掘在入侵检测中的应用后,在第三章对常见的攻击技术-木马技术进行了讨论,重点研究了木马的隐蔽技术,并在此基础上设计并实现了一个利用系统服务的DLL木马。第四章在介绍了关联规则在入侵检测中的应用后,对传统的Apriori算法进行了改进,并利用该算法从日常的网络数据中提取相应的规则,实验表明与传统的Apriori算法比较,该算法在挖掘速度和检出率等性能上有较大提高。最后对入侵检测系统的各关键技术进行了研究,首先在比较了常见数据收集机制的基础上对底层数据捕获模块进行了优化;其次设计并实现了一个改进的多模式匹配算法并将协议分析技术应用于入侵检测系统来更有效的提高检测效率;最后在报警方式上,利用现代短信技术实现了报警的实时性和多样性。该课题受到福建省教委科技项目“基于灰色粗糙集理论的知识获取方法的研究”(JAO5290)资助。