随着互联网的全面普及和飞速发展，网络在给人们带来各种便捷之外，也产生了各种问题。其中最为严重的就是网络安全问题，它对用户的信息造成严重的威胁。目前各种网络安全问题日益增多，面对这些日益严重的安全威胁，网络防护技术也在快速发展，以应对各种威胁。入侵检测系统可以监听网络流量，检测已知的攻击行为，它在补充了防火墙技术的同时提高了灵活性，入侵检测系统的缺点是不能够检测未知的攻击行为，漏报率和误报率较高，在网络防护中处于被动位置。蜜罐系统则是一个自身带有缺陷的系统，它布置在虚拟机或者物理主机上，主动地吸引网络攻击，记录攻击者的行为，却不做基本的网络防护。蜜罐的这种“主动”行为，弥补了入侵检测系统“被动”的缺点，将它们的优点结合起来，将会极大的提高网络安全防护的有效性。本文在分析入侵检测系统和蜜罐系统各自的优缺点及使用范围的基础上，提出了基于蜜罐和数据挖掘技术的入侵检测系统的设计方案，将数据挖掘技术应用于网络安全领域。根据蜜罐系统及网络安全的特点，设计、改进了聚类算法和关联规则算法，并使用数据挖掘技术分析了蜜罐系统收集到的攻击行为数据，得出了价值性较高的结果。将数据挖掘分析得到的结论转化为入侵检测系统规则库的规则，并存入规则库，实现了规则库的更新。通过对系统进行测试，证明所设计的系统有效的提高了入侵检测系统的检测能力，达到了预期目的。