入侵检测系统的主要目标是检测计算机系统内部或外部入侵者的非授权使用、误用和滥用。入侵检测系统独特的作用使它在网络安全体系中占有不可替代的地位。生物免疫系统与入侵检测系统有着许多相似之处,这些相似性使免疫系统为入侵检测系统提供了一个自然的研究模板。特别是免疫系统在信息处理中表现出的分布式保护、多样性、自适应性、健壮性、记忆能力、容错能力、动态稳定性等良好特性,正是当前入侵检测领域中所期望得到的。在传统方法还不能解决网络安全问题之时,借鉴生物免疫原理进行入侵检测技术研究己引起计算机安全研究人员的高度重视,他们相信免疫原理可以帮助克服入侵检测系统所面临的问题。由于检测器生成算法是基于免疫原理的入侵检测系统的核心算法,因此本论文从否定选择算法入手,深入分析了该算法产生漏报的原因以及检测器产生重叠的原因。本文提出可变阈值的检测器生成算法。通过实验分析,该算法减少了漏洞,并使检测效率得到提高。通过对免疫细胞在机体中循环和运动的特性的分析,在传统的检测模型及其检测器生命周期的基础上,本文提出了一种新型的动态检测模型,并对模型的体系结构作了详细的描述,包括自体演化、动态耐受、和动态免疫记忆过程的数学描述,同时提出基于最近最久未使用算法的记忆检测器动态降职机制。实验表明该模型具有更好的动态性和有效性。