针对当前的入侵检测系统判断过于单一、无法协助系统保证关键服务正常工作的问题,本文将李德毅院士提出的云理论(Cloud Theory)与入侵检测系统(Intrusion Detection System)相结合,构成定性概念知识和定量数值数据相互间的映射,利用多传感器加权平均和云理论的方法对单个性能指标状态进行定性描述,实现了IDS中定性定量之间的数学转换,提出了基于云理论定性描述的入侵检测系统。离散数值区间划分是构造定性评测云发生器的基础,是云理论在入侵检测系统中应用的前提。论文在对入侵检测、云理论与数据挖掘深入研究的基础上,为了对收集得到的原始样本进行预处理,计算各个数据的局部孤立系数,提出了一种新的离散数值区间划分方法——局部孤立系数波峰法(Local OutlierCoefficient Wave)。该方法保持了数据的原始分布,划分后得到的区间具有区间内数据聚集、不同区间数据疏散的特点,通过实验证明了本方法的有效性。将PC-LINMAP耦合赋权与云理论相结合实现了系统入侵发生可能性大小的定性语言描述。理想状态下,运用PC-LINMAP计算系统主要性能指标的权值,并与各个性能指标的数值做加权融合,得到理想的综合评价结果。将任意时刻通过加权融合得到的数值与理想的综合评价结果相比较得出偏差值,利用构造的定性评测云发生器结合偏差的大小对当前入侵发生的可能性进行定性描述,从而实现了基于云理论定性描述的入侵检测系统。实验表明了该方法是有效的。