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针对现有的应用于网络入侵检测中的人工免疫系统存在的缺陷，在Kim小组的动态克隆选择算法的基础上，提出了改进的网络入侵检测模型。在该模型中，提出产生少量的自体模式类对正常访问数据进行处理，加快其访问速度；通过动态增减自体集合来适应网络环境的变化，并且解决传统AIS中自体集合庞大的问题；采用基于约束的检测器表示抗体，采取任意R位间隔匹配规则来判定抗体与抗原之间的匹配，使用分割算法来解决抗体与自体抗原的匹配情况。最后，对该模型进行了网络入侵检测仿真实验，并与相同实验条件下的动态克隆选择算法的实验结果进行了对比，