本文以四川省科技厅基础项目“智能入侵检测系统的关键技术研究”(项目编号:04JY029-017-1)为背景开展研究工作。基于人工免疫原理的网络入侵检测是当前网络信息安全领域的研究热点之一,它具有传统入侵检测手段所不具备的一系列优点。而基于人工免疫原理的网络入侵检测又有很多值得研究的东西:构建更为合理的检测模型,以达到更好的检测效果、生成高质量的检测器,以达到提高检测效率的目的、结合新的免疫机理,以提高免疫算法的效率等等。在本文中,作者重点研究了基于免疫原理的网络入侵检测模型、检测器生成算法,以下是作者所开展的研究工作:1、提出了基于人工免疫原理的网络入侵检测模型(NDHDD),该模型具有对网络数据包进行分析处理、生成具有代表性的成熟检测器集、主机检测模型之间互相通信、检测器动态更新等功能。2、根据主机检测模型的特点,针对性的提出了两阶段实值带变异否定选择算法。该算法在检测器生成阶段结合了细胞组织分裂、数据聚类、否定选择、变异等思想。具有选取代表性数据,减少数据冗余,提高成熟检测器生成效率的功能。3、提出了新的变异公式,该公式具有自适应性和可控性,保证了变异后的检测数据远离正常检测数据,但又不超出形态空间,同时使的变异后的数据分布更为合理。4、对该算法进行了仿真实验,通过实验验证了该算法在生成代表性检测器、降低平均漏报率和误报率方面的有效性,同时也证明了新的变异公式与随机变异方式相比,数据变异更稳定。