1.1　研究概述

随着医学、生理学研究的长足进步，人们已发现自然免疫系统不仅仅是单纯排除外来入侵物，而且具有在多变的环境中保存和延续自己的重要功能。也就是说，各种淋巴细胞不是简单地在体液中散乱浮游，而是通过彼此通信，在有效性、适应性、可扩展性以及健壮性等方面具有先天的优势，基于自然免疫原理的人工免疫系统（AIS，Artificial Immume System）已经发展成为应用仿生学的一个重要分支，AIS凭其强大的信息处理能力，在自动控制、计算机安全、机器人、故障检测与恢复以及优化问题等方面取得广泛的应用。

本书在深入研究生物免疫机制的基础上，结合入侵检测系统自身的特点，研究基于免疫原理的自适应入侵检测模型。具体目标是针对现有计算机免疫安全系统在可靠性、知识性方面的缺陷问题，研究自然免疫系统中B细胞进化、抗原显现、B细胞的克隆选择与高频突变、抗体间抑制与激励等重要的免疫机制，研究检测器在不同检测阶段中的演变形式及其行为属性，设计检测器的活化函数和相互间激励或抑制的算法，实现检测器动态更新和联想记忆的功能。