计算机网络在信息利用与资源共享方面给人们带来了极大的方便，成为人们生活和工作中重要的一部分，然而随着网络的普及，计算机安全问题也变得越来越重要。入侵检测是网络与信息安全领域的一项重要的技术，入侵检测系统(IDS)是基于这项技术的一个产品，它通过一些方法检测、识别出网络和系统中存在的入侵和攻击，然后对攻击做出各种响应，如阻止或报警等。　　 数据挖掘技术是数据库的一个重要的研究领域，其目的是从数据库或数据仓库中提取出有用的或人们感兴趣的知识，而这些知识都是事先未知的潜在的信息。关联规则分析是数据挖掘的一个重要的挖掘方法，能找出数据集中项之间的联系或相关的关系。本文把关联规则挖掘算法及其优化算法应用于入侵检测系统，从而达到更高的检测效果。　　 本文首先介绍了入侵检测系统的一些传统的检测方法，指出了其存在的一些优缺点，然后介绍了数据挖掘的基本知识以及关联规则挖掘的概念及相关算法，在此基础上提出了基于关联规则的入侵检测模型及其算法，从大量的网络数据中挖掘出行为属性间的关联关系，从而发现异常的连接，以达到检测入侵或攻击的目的.　　 基于关联规则的入侵检测系统，挖掘网络数据中系统特征之间的关联关系，创建正常行为库，找出异常连接。它是对传统入侵检测方法的一种补充和完善，提高了对未知入侵和攻击的检测性能。