科技的迅猛发展推动了网络技术的高速进步，使得网络技术在军事、工业以及民生等领域得到了广泛的应用。它为人类的生产和生活带来了很多便利，但伴随而来的网络安全问题也日益突出和复杂。尽管防火墙等传统安全防御技术在一定程度上能够保护计算机网络信息的安全性，但对攻击的主动反应有所缺乏。针对这种情况，入侵检测技术的应用弥补了传统防御技术的不足，是信息防护体系中关键的组成部分。本文以系统调用为基础，以基于系统调用隐马尔科夫模型的入侵检测方法为研究对象，针对传统隐马尔科夫模型对初始参数敏感问题，利用遗传算法对模型进行优化，提出了基于遗传算法和隐马尔科夫模型结合的异常入侵检测算法，提高了模型的精确度。本文研究内容主要包括：（1）阐述了入侵检测的基本定义，并对系统模型以及该技术的不同分类方式进行解释说明，同时对这些分类做出对比分析。（2）以系统调用为入侵检测的数据源，以隐马尔科夫模型的入侵检测方法研究为中心，分析了系统调用作为入侵检测数据源的优势，接着介绍了隐马尔科夫模型的概念。本文同时对模型的基本问题进行分析和总结，并分析了模型应用于入侵检测的可行性，阐述了基于系统调用的隐马尔科夫模型入侵检测方法的工作过程。（3）在深入研究基于系统调用的隐马尔科夫模型入侵检测方法的基础上，针对传统隐马尔科夫模型对初始参数敏感问题，分析遗传算法和隐马尔科夫模型结合的可行性。（4）提出了遗传算法和隐马尔科夫模型相结合的入侵检测框架，采用遗传算法优化传统隐马尔科夫模型初始参数，以获得最优的隐马尔科夫初始模型，从而提高模型的精确度。（5）对遗传算法和隐马尔科夫模型相结合的入侵检测算法进行设计和实现。首先对算法整体的实现过程和模型建立进行详细的说明；接着在模型初始模块中，首先确定遗传算法的参数，对初始参数B进行编码，设计适应度函数、遗传算子以及确定算法的控制参数，再利用软件实现算法获得最优的模型参数初值；然后对模型训练算法和模型检测算法以及阈值的设计进行详细的阐述。最后本文采用美国新墨西哥州立大学计算机科学系提供的特权进程系统调用序列进行实验，并对整个入侵检测算法实验结果进行分析总结。本文提出并实现了遗传算法和隐马尔科夫模型结合的入侵检测算法，使模型的精确度得到提高，进而降低了入侵检测的误报率，提高了检测率。