1、隨著網絡技術不斷提高，計算機網絡被廣泛應用到人類活動的各個領域，網絡安全也越來越受到人們的關注。為了能夠需要能及時的發(fā)現惡意攻擊，并在這種對系統(tǒng)或數據造成破壞之前采取措施，入侵檢測系統(tǒng)應運而生。入侵檢測系統(tǒng)己經成為網絡安全的一道重要屏障。將數據挖掘技術應用于入侵檢測系統(tǒng)，主要是用一種以數據為中心的觀點，用數據挖掘的技術處理入侵檢測系統(tǒng)中的海量數據，以提高整個系統(tǒng)的檢測性能，有效的減少整個系統(tǒng)的誤報率。入侵檢測作為一種有效的信息安全保障措

2、施，彌補了傳統(tǒng)安全防護技術的缺陷。數據挖掘作為數據分析的有效手段被引入到入侵檢測系統(tǒng)中，基于數據挖掘的入侵檢測系統(tǒng)也成為一個新的研究領域。
　　 本文以基于數據挖掘方法的入侵檢測技術研究為核心，首先對數據挖掘技術和入侵檢測技術進行了研究和分析，探討了用數據挖掘的方法在入侵檢測中應用的可行性和必然性。在此基礎上，重點研究了數據挖掘中的關聯算法Apriori算法和聚類算法K-均值算法，分析其算法的缺點和不足并對兩種算法做了適當的改進