Беспроводные сети передачи данных, в том числе и локального типа, продолжают стремительно развиваться. При этом зачастую безопасность в данных сетях не соответствует необходимому уровню. Одним из наиболее актуальных средств защиты от беспроводных атак являются системы обнаружения вторжений. В связи с широкими возможностями методов интеллектуального анализа данных задачу анализа параметров сетевого трафика на предмет наличия признаков атаки можно решать путем применения данных методов. Приведен обзор сетевых атак, актуальных для локальных беспроводных сетей, а также методов интеллектуального анализа данных, которые можно использовать для обнаружения рассмотренных типов атак. В качестве методов интеллектуального анализа данных рассмотрены метод опорных векторов, метод k-ближайших соседей, нейронные сети и деревья принятия решений. Результаты экспериментов позволяют сделать вывод о практической значимости предложенного подхода к обнаружению атак в локальных беспроводных сетях.