随着网络技术的高速发展，高速网络技术逐渐得到普及，原来的网络安全防范技术如防火墙、入侵检测系统等，已不能满足网络安全的需要。入侵防御系统作为一种新的网络安全技术，受到网络安全领域研究人员的重视，成为当前的研究热点之一。本文在研究入侵防御系统模型的基础上，提出基于免疫Agent和量子粒子群优化算法的入侵防御系统，并将该系统分为中央管理模块、检测系统模块、响应系统模块和日志记录模块，介绍了四大模块的详细功能和工作原理并构建了自适应响应系统模型。其中，检测系统模块是整个系统的核心，但目前的检测技术仍存在检测率低和检测速度瓶颈问题。为迎合高速网络的发展，提高系统的检测性能，本文的研究重点是提高检测系统模块的检测率，解决检测速度瓶颈问题。生物免疫系统具有自我保护机制，能够识别“自我”和“非我”，一直是网络安全和人工免疫系统研究领域中的研究热点。免疫系统具有自我学习、主动记忆、选择克隆和匹配阀值等特点。它的这些特点正是检测系统所应具备的，本文主要借鉴了生物免疫系统的免疫机制，即自体耐受、免疫应答、免疫反馈三个免疫阶段，构建检测系统的检测器。移动代理是一个自治程序，它能够自主地从网络中的一个结点移动到另一个结点，完成既定任务。其运行场地不受限制，它在一台主机上采集数据，经处理之后直接迁移到另一台主机继续运行，中间不需要终止进程，这样，系统可以保留原来进程的数据段和堆栈，减少网络通信，节省宽带，所获得的数据也更全面、更有针对性。量子粒子群优化算法具有全局收敛性，收敛速度快，寻优能力强等特点。在免疫系统中，抗原与抗体进行绑定匹配时，抗原与抗体一对一匹配，抗体间无明显的信息交流。这样导致抗体充分利用了自身的历史信息，但却忽视了同伴抗体间的信息共享,使得检测过程中收敛速度不高。本文在免疫算法中引入该算法，以提高抗体与抗原的匹配速度和匹配准确度。将以上三种技术应用在检测系统模块中，构造出基于量子粒子群优化算法的免疫Agent单元，并实现各模块中Agent的功能。本文使用Kddcup99数据集对提出的基于免疫Agent和粒子群算法的检测系统模块进行实验仿真，并对其中一些参数取值作了具体分析讨论。结果表明所提算法能够提高系统的检测率，改善系统的速度瓶颈问题。