本文围绕如何对入侵容忍系统进行分析进行研究,主要研究了入侵容忍的基本理论以及入侵容忍系统的模型,提出改进的模型;分析了现在的入侵容忍的评价方法以及存在的缺点,提出了使用扩展状态图和Petri网对入侵容忍系统进行分析。本文首先总结了目前主要的入侵容忍系统的理论,根据这些理论提出了入侵容忍系统的改进模型,它是在原有的模型上对系统的状态进行了细化,主要增加了机器学习模块产生了机器学习状态,攻击细化为流量攻击和弱点攻击。讨论了目前对入侵容忍系统的分析方法,大多采取抽象状态图的分析方法,但是状态图只能刻画系统的整体行为,分析出的结果概括,不能细致的分析出系统的性能,因此本文提出一种扩展的状态图分析方法,用更加细化的状态扩展原来的状态图,对传统分析方法和扩展的状态图分析方法的分析结果进行了比较。但是由于这种扩展的状态图分析方法较复杂,而且也不能细致的描述具体系统的一些具体的特性,因此提出使用基于SPN的分析方法,基于SPN的分析方法能够非常细致的刻画具体系统,非常真实的描述系统的行为。利用此方法对改进的模型和一个实际的系统分别进行SPN的建模,并且利用SPNP模拟软件对SPN进行了分析,得出了系统的性能指标,并且对实验结果进行了分析和总结。最后提出了如何更好的对入侵容忍系统进行分析,以及今后需要继续研究了一些问题。