随着互联网技术在当今社会地位的逐渐提高,网络安全已经成为人们普遍关注的问题。由于Internet是一个开放的平台,具有受众多样化、连接形式多样化等特点,使得互联网络很容易遭受外部入侵,其安全性受到很大威胁。由于企业信息化发展的过程中,很多应用系统采用B/S架构,因此研究基于B/S架构系统具有重要的意义。针对现有的网络安全检测技术存在的缺点和不足,本文将数据挖掘技术引入到系统中,开发出一种采用B/S架构的分布式网络安全检测分析模式,借此增强互联网安全检测系统的准确性、实时性。本文首先介绍了目前常用的入侵检测技术的分类、系统结构,并介绍了当前主流的评价网络安全检测系统性能的几大要素。之后阐述了数据挖掘技术的基本原理和过程,并对挖掘的系统结构进行详细介绍。在此基础上将数据挖掘算法引入网络安全检测系统中,重点介绍了K-means算法和遗传算法并对其进行改进,从应用方面完善了安全检测系统后台检测的效率。在理论及算法的基础上,本论文设计出基于B/S架构的互联网网络安全检测分析模式系统架构,详细描述了网络安全检测系统的设计思想,并对安全检测系统关键技术进行详细设计,之后对本系统主要功能模块进行设计,包括底层Snort检测阶段、网络数据标准化阶段、改进的K-means聚类阶段和改进的遗传优化阶段。最后给出了系统整体体系结构。最后,本论文针对系统各个模块进行仿真实验,实验结果证明,该系统具有较强的处理能力,与其他系统相比较,本系统在报警准确率、报警实时性方面都有显著提高,有效降低了系统漏报率。