在计算机技术、网络技术和通信技术不断发展和进步的今天,人们在享受信息网络带来便利的同时,也受到了信息安全问题的困扰。网络“黑客”的攻击手段越来越先进,信息安全问题也越来越突出。仅仅靠诸如加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙等传统的网络安全防御技术已不足以抵御恶意的入侵,因此开展入侵检测技术的研究和应用,是解决信息安全问题的一条重要途径。本文首先介绍了入侵检测技术的基本概念和发展历史,以及它的研究现状和发展趋势,随后详细介绍了入侵检测技术和入侵检测系统,并指出了传统的入侵检测方法存在的问题。之后,分别详细介绍了粗糙集理论和遗传算法理论。在粗糙集理论中,研究了它的两个核心问题：连续属性值的离散化和属性的约简,并对属性约简的算法进行改进；在遗传算法理论中,先介绍了基本遗传算法,并指出它的优点和不足之处,之后进一步介绍了一种经过作者改进的小生境遗传算法。最后提出了一种基于粗糙集理论和遗传算法相结合的入侵检测方法,介绍了这种综合型检测方法的逻辑步骤以及实现方法,并且在理论上解释了这种算法对于入侵检测的重要意义。本文的主要工作是在前人研究的基础上,加入了自己新的想法,在算法方面进行了有实际意义的改进。并且结合实际,把理论和算法融入到实验之中,做了包括从数据源分析、数据预处理直到最后的对比实验等一系列的工作,最终实现了一个简单的入侵检测仿真系统,验证了文中提出的这种改进的入侵检测算法的有效性和可行性。