随着计算机网络规模扩大、复杂性增加,网络安全问题也日益突出。传统的静态安全防御策略(如访问控制机制、加密技术、防火墙技术等)对复杂网络环境下层出不穷的攻击缺乏主动性,在某种程度上已无法满足网络安全需求。入侵检测技术的应运而生有效的弥补了传统安全防护技术的不足,它能够实时地全面监控网络、主机和应用程序的运行状态,主动对计算机、网络系统中的入侵行为进行识别和响应,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时检测。生物免疫系统能够识别体内细胞,将其归类为“自我”和“非自我”,并引发适当的防卫机制去除“非自我”,从而能够抵御外部入侵,使其机体免受病原侵害,人工免疫系统是建立在这些原理和机制之上的一种智能系统,并被广泛的应用到网络安全领域。本文提出了一种新型的动态的基于免疫机理的入侵检测模型。该模型属于集中式和协同式的混合体,包括中央服务器,用户接口和入侵检测器。为了能较全面的体现了免疫系统的特征(如自体耐受、免疫记忆、克隆选择等),以及能有效的,实时的检测出入侵行为,本文在免疫算法如何与入侵检测方法的高效结合上以及入侵检测器的实现上展开了深入的研究,主要特色如下:(1)用户通过中央服务器来管理各个入侵检测器,实现实时信息的交互,体现了本模型集中式的高效、可操作性和协同式的分布式性、健壮性和自组织特性。(2)通过克隆选择操作以及外部系统的协同刺激等,对自体集,成熟检测器集合,记忆检测器集合进行实时的动态的演化和更新,提高了模型对未知攻击的检测能力。(3)在骨髓模型中采用基于贪心基因库生成的否定选择算法和动态克隆遗传算法,产生了高效的免疫细胞,有效的提高了检测效率和降低了误检率。最后通过模型仿真与实验证明,本文研究的入侵检测模型具有分布式,高效性,适应性,动态学习等特征。