移动Ad Hoc网络(Mobile Ad Hoc network,MANET)正逐渐成为无线网络研究领域的热点,移动Ad Hoc网络独有的特性,使其更容易受到攻击,构造网络安全体系也更为复杂,因此移动Ad Hoc网络的安全性是十分必要和急待解决的问题。本文研究了移动Ad Hoc网络入侵检测技术上的若干关键问题,对移动Ad Hoc网络入侵定位和入侵分析等问题展开分析和探讨。本文的主要工作和取得的创新成果包括:(1)提出一种基于非监督学习的入侵分析方法。该方法具有发现未知攻击类型的能力,既可以作为独立的分析方法使用,又可以作为基于数据融合的入侵检测的一个分析引擎。该方法中,核心非监督学习算法采用最大最小距离算法,同时融合非线性的归一化预处理和非数值型特征的有效编码等技术。与同类方法相比,检测率较高,尤其是对于DOS和Probing两大类攻击效果更好;(2)提出并实现了一种移动节点入侵判别方法。该方法依据入侵之间的事件检测序列关联关系,运用图论和邻接矩阵的方法求出根入侵集,由入侵相关性确定源入侵节点,有效地起到入侵过滤的功能。实验证明了本方法的实效性。