1、網絡安全問題給國家?guī)砹藝乐氐膿p害，全世界都非常重視網絡安全問題。由于網絡入侵的快速傳播，破壞了社會穩(wěn)定，打亂了軍事、政治的正常秩序，讓用戶損失嚴重。目前網絡入侵的防護依賴于殺毒軟件，防病毒網關等產品。病毒軟件由于病毒特征收集庫所占用的空間不斷加大，病毒軟件必然會為計算機的運行帶來極重的負擔，大大減慢病毒的檢測速度。而這些對入侵的防護方式主要采用的是網絡入侵的特征匹配技術，盡管能夠有效的提高對入侵局域網的病毒的檢測效率，但是對于一些未知

2、病毒則無法實行有效的檢測，不能解決日新月異的網絡安全防范問題。隨著未知網絡入侵的形式多樣化，網絡入侵數(shù)目加速增長，研究基于人工免疫理論的自適應和自學習的入侵檢測就很有必要。
　　免疫系統(tǒng)能夠識別“自身抗原”和“其他抗原”，并對外來微生物或其他抗原性異物產生免疫反應，具有三大重要功能：免疫自穩(wěn)、免疫監(jiān)視和免疫防御，這三大功能能讓系統(tǒng)達到清除抗原、維持自身內環(huán)境與局域網環(huán)境相一致的工作目標。本論文經過一段時間的研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段大范圍使

3、用的人工免疫系統(tǒng)與網絡入侵檢測系統(tǒng)在功能上相似，網絡入侵檢測系統(tǒng)也具有類似的三大功能，因此可以借鑒免疫學理論來對入侵檢測系統(tǒng)進行研究和開發(fā)，這種借鑒方式不但可以提高系統(tǒng)的防御能力，還可減少入侵檢測所帶來的誤報警次數(shù)，給網絡管理和運行開辟新的途徑。
　　理想的入侵檢測系統(tǒng)需要達到的功能和要求：檢測網絡運行情況，識別和阻止外部入侵網絡攻擊行為，自動消除冗余誤報警，減輕網絡負載。
　　而目前網絡入侵檢測系統(tǒng)存在的主要問題：

4、　　1）自適應的檢測能力十分低下，特別是智能化檢測的性能遠遠達不到制定的標準。
　　2）系統(tǒng)檢測在準確性上差強人意，經常會出現(xiàn)漏報和誤報的情況，影響計算機的正常工作。
　　檢測系統(tǒng)的效率降低是由于產生大量誤報警，行為識別也導致網絡負載加大。
　　針對以上這些問題本文提出了一種改進型人工免疫優(yōu)化算法，即利用改進的人工免疫算法以減少和處理入侵檢測過程中所產生的誤報警的新方法，這種算法是在標準否定選擇算法基礎之上，分別引入差