随着信息技术的高速发展,基于免疫原理的入侵检测系统的研究已经成为网络安全问题的研究热点。本文首先论述了入侵检测系统的概念、发展现状及发展趋势、入侵检测的模型和分类,并分析了现有的入侵检测系统存在的问题,然后介绍了免疫系统的结构、免疫机制。现有系统模型的存在漏报率和误报率过高的问题,并且对已知入侵的变异和未知入侵的检测率不高已经成为影响入侵检测系统性能的一个重要问题。针对这样的情况,本文提出了一种新的模式匹配算法和改进的检测器生成算法。由于传统的模式匹配算法存在r取值困难并且没有考虑不同字符位置对匹配结果造成的影响,本文提出了一种的改进的模式匹配算法,这个匹配算法基于基因片段的原理,考虑了不同位置字符段权重不同的因素,使得模式匹配更加合理快速;检测器是一个入侵检测系统的核心,检测器的效率直接决定了入侵检测系统的检测率。传统采用阴性选择算法的检测器由于存在较大的冗余,使得入侵检测系统的检测率下,针对以上问题,本文提出了一种新的入侵检测模型,在研究现有的检测器生成算法的基础上,综合已有算法的优势对阴性选择算法进行改进,给出一种更高效的结合变异原理的阈值可变的检测器生成算法。最后通过实验证明,应用改进的算法检测到的攻击类型和数目要好于传统的算法,且产生的漏报率和误报率也较低。