许多计算智能领域,如人工神经网络、遗传算法等已经成功地应用于计算问题的解决。而对另一些计算智能技术的探索则比较晚,许多问题还未解决,如模拟自然免疫的人工免疫、群集智能等。自然免疫是一个非常复杂的系统,许多有关的免疫机制还未被完全理解。大部分模拟人体自然免疫机制的人工免疫系统只是实现了自然免疫功能的一小部分.由于人体免疫系统抵御抗原的方式与计算机入侵检测系统的相似性,许多学者利用人工免疫技术建立了一些基于免疫原理的入侵检测系统。在介绍自然免疫、人工免疫、入侵检测这三个主要概念及其当前发展情况、主要特点后,论文按一个人工免疫系统的设计过程,对人工免疫系统应用于入侵检测中的几个主要方面进行了讨论。论文首先对人工免疫系统中抗体与抗原的产生、表现形式进行了研究,这是当前人工免疫系统学者研究较少的一个课题,通过对一些数学方法在抗体抗原表现中的应用研究,本文提出小波分析等一些特征提取方法能有效应用于人工免疫系统抗体表现。从人体免疫网络抵御抗原与计算机网络抵御入侵的相似性,提出一个基于遗传算法的分布式免疫检测网络并应用于分布式入侵检测系统。将一个基于每秒网络数据量为参数的时间序列作为检测子的抗体表达形式,在单个网段检测网络数据,通过各个网段之间的抗体交流,实现抗体的优化。在抗体的进化过程中,提出了能比较好地评价抗体适应度的评估函数,为优化抗体的遗传算法的实现打下了基础。当在免疫系统中应用遗传算法时,适应度函数的选择是至关重要的。由于以往的人工免疫理论注重于对基本免疫框架的研究,较少有对这方面的专门研究,但在人工免疫中适应度函数的计算却是一个难点,本文对此进行讨论后提出几个可用入侵检测的适应度计算函数。最后,在模拟免疫系统的主组织相容复杂性的基础上,结合模糊逻辑与扩展负选择算法提出了一个新颖的基于免疫系统主组织相容复杂性的模糊逻辑综合决策算法。该算法应用高效的扩展负选择算法做出第一次网络流量检测,当网络数据异常特征明显时,能直接检测出入侵。若其不能准确地识别待分析