随着互联网技术的不断发展,网络安全问题逐渐突出,传统网络防御措施已经无法适应当今不断变化的网络环境,如何为用户营造一个安全的网络环境,已经成为当下研究的热点。入侵检测技术的检测原理和生物免疫机制有着非常高的相似度,在一定程度上为入侵检测系统提供了天然模型。传统基于人工免疫的检测器进化方法是静态进化方法,即当系统没有受到入侵攻击时,系统内部自我进化,这种进化方法进化率低,匹配度低,难以适应当前网络快速发展的需要。针对传统检测器进化方法存在的问题,首先根据检测器最近使用的频率,将检测器库分为活跃库、候选库和潜在库三大类。其次提出了基于免疫机制的检测器(IMTMD检测器)及基于免疫机制的检测器进化算法(IMDEA算法),每个IMTMD检测器由检测基因(包含基因特性和基因值)、检测标识和处理单元构成。IMDEA算法以检测基因作为检测器进化的最小单元,首先提取入侵特征基因,其次取活跃库中检测器上的检测基因,依次进行基因特性和基因值的匹配,如果匹配成功并且匹配成功的检测器浓度比预定的值要大时,则激活检测器库中的检测器,消除入侵抗原,否则,检测器进化。实验结果表明,IMTMD检测器及相关进化方法增强了防御系统应对未知网络攻击的自适应能力,提高了网络攻击的检测率和资源利用率,增强了匹配度。当检测信号量达到一定规模时,其初次响应时间和二次响应时间明显减少;本文最后针对传统检测器群进化率低问题,提出了基于免疫机制的检测器群进化算法(Happy Baby Evolution Algorithm,HBEA算法),HBEA算法将检测器种群分成若干个子群,选择每个子群中的最优个体,重新组合成新的检测器群,然后进行进化。实验结果表明进化后的检测器群比传统检测器具有更高的亲和力。