在越来越多的企业开始使用无线网络的同时,无线网络的安全问题也越来越受到大家的关注。随着无线局域网的高速增长和使用各种应用软件的大范围使用,用户希望能够拥有相应的安全支持。在这一背景下,网络安全的重要性逐渐引起人们的注意,各种网络安全措施与技术都应运而生,入侵检测和响应策略是一个无线网络安全中的活跃领域。无线网络使用全向天线无差别的向周围发送无线信号,因此导致了网络物理环境的不安全性。攻击者可以轻易的使用嗅探器接收无线网络中传播的数据。许多传统安全措施无法有效的应对无线网络攻击,防火墙以及代理服务器等边界安全措施无法有效控制非认证用户的无线接入。在通信范围,任何未知的和不信任的用户可以通过无线接入点进入内部网络。本文分析了无线网络的脆弱性,介绍了无线网络中存在的严重缺陷。由于802.11体系结构的MAC子层规范比之前的IEEE 802协议的媒体访问控制子层(MAC)要复杂很多,可以根据Mac帧帧头数据建立无线用户行为模式,并根据用户行为模式来判断攻击行为。本文利用MAC帧帧头信息作为关联规则挖掘的数据源,提出了针对无线网络的入侵检测模型和网络异常行为检测策略。在异常检测模型中成功检测到针对于无线网络的攻击。针对审计日志记录的特性,本文提出了一种基于聚集信息矩阵的高效增量式关联规则的挖掘算法,并解决了当最小支持度改变以及审计数据动态更新时相应的关联规则的更新问题。算法提高了审计日志数据库关联规则挖掘的效率,更加适用于入侵检测系统,能基本满足实时入侵检测系统的需要。本文的研究工作在入侵检测领域具有一定的理论和实用价值,可为入侵检测系统的设计提供参考。