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针对现有的被动入侵检测技术在不同监测环境下适应性较差,检测性能较低的问题,提出一种基于支持向量域描述(support vector domain description,SVDD)的无线局域网(wireless local area network,WLAN)室内被动入侵检测方法。该方法利用A-distance值评估多种特征正确区分静默和入侵2种状态的平均贡献度,根据平均贡献度挑选出最优特征组合来刻画监测环境中的不同状态,显著增强了系统的适应性。同时,引入单分类方法SVDD,只需采集静默数据训练被动