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在网络入侵检测系统中会产生大量误报警，针对该问题，提出一种基于模糊规则的人工免疫优化算法。通过发现并学习两个报警之间的联系程度，计算其关联概率，在关联概率的基础上利用模糊规则对两个报警进行关联，使用人工免疫算法加以优化并通过与阈值的比较做出判断。在模糊规则的基础上使用人工免疫算法可以极大减少误报警的数量，减小入侵检测系统的负载并减轻管理人员处理报警的压力。进行实验仿真并与其它算法在检测率、测试时间等标准上做比较验证，其结果表明，该算法具有一定的可行性和高效性。