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为提高基于免疫的网络入侵检测系统中检测器的生成效率，减小计算量。对Forrest的否定选择算法（NSA）进行改进，提出候选检测器集的生成不再采用随机方式，而通过对两个数据集（一是已有的合格检测器集，二是自我数据集）进行变异来产生，即利用部分已有的检测结果反馈生成成熟检测器。改进算法提高了候选检测器成为成熟检测器的比率，实验结果表明了算法的有效性。