现如今网络入侵事件频发,网络安全问题也越来越受到国家的重视,入侵检测迅速成为当下的研究热点。由于生物免疫系统的免疫识别、免疫应答、免疫自适应调节等特性与入侵检测原理有着较高的相似性,因此基于人工免疫的入侵检测方法得到了专家学者们的广泛关注。现阶段的入侵检测技术检测准确率较低,时常出现误报的情况。而人工免疫理论通过对人体免疫系统的模仿,能够识别并阻止网络攻击行为,从而保证网络安全。将人工免疫理论应用到入侵检测系统中,能够提高入侵检测的检测能力。在深入研究人工免疫理论的基础上提出了一种基于人工免疫的入侵检测方法。本文的主要工作如下:1)改进了初始检测器的生方式,提出改进的初始检测器生成算法。使用聚类算法为数据进行划分,引入粗糙集算法,通过基因属性重要度计算,识别冗余属性并删除。最后生成规则集,将规则集作为初始检测器参与入侵检测。2)提出一种疫苗提取与接种策略。从记忆抗体中提取优良个体,通过基因属性重要度计算,将基因属性重要度高于阈值的基因作为疫苗进行提取。采用随机方式将疫苗接种到未成熟细胞中,通过亲和力累加值判断疫苗接种效果,保证优良基因能够遗传。3)设计基于人工免疫的入侵检测模型,通过改进的初始检测器生成算法获取规则集并动态更新,将“自我”规则集与“非自我”规则集分别进行异常检测与误用检测。通过遗传、变异、疫苗算子三种方式对未成熟细胞进行处理,保证抗体种群多样性,提高未成熟抗体成熟率。通过应用KDD CUP99数据集设计实验,实验结果证明,基于人工免疫的入侵检测方法与其方法相比有着较高的检测率和较低的误报率。