无线电通信快速发展的今天，网络在其中扮演的角色越来越突出，而相应的安全问题也越来越成为人们关注的焦点。入侵检测系统作为保护网络安全的重要手段之一，研究者们已经为此投入了大量精力应对方式和途径越来越多样化的网络攻击。在这篇论文中提出了一种结合小波变换、聚类分析和应用熵值标记聚集的检测分布式拒绝服务攻击（DDOS）的入侵检测系统。本算法中采用基于网格的聚类分析算法正是由于其具有快速寻找相似聚类的特征和无需多次验证的特点。小波变换聚类分析具备的一些特点使其在所设计的系统中检测效果优于其他聚类手段。其多重解析特性可以使我们在应用小波变换时平衡精确性和时间复杂度，从而更高效的寻找并确认形状不可预知的群聚，也正是因为如此，了以利用此系统来检测不同类型的DDOS攻击者。小波变换聚类分析技术特有的时域频域同时分析性质可以将信号在不同频分裂成不同成分，这使得其在网络异常检测产生了十分重要的影响。哈尔小波变换的快速计算性质和对于处理带有突然跳转性质信号的优势是将其应用在本次算法设计中重要原因。使用 KDDCUP数据集来检测设计的入侵检测系统，并且通过实验证明了本系统可以快速高效准确地检测出不同类型的DDOS攻击者。