当前,网络安全形势的日益严峻,而防火墙作为一种被动的防御工具有其自身的缺点,作为防火墙的重要补充的入侵检测系统越来越受到人们的关注。由于病毒对生物体所构成的威胁情况和网络攻击对网络系统构成的威胁有很大的相似性,借鉴生物体抵御病毒的方式来维护网络安全也就成为了研究热点。作为网络安全产品入侵检测系统,检测率是评价其优劣的一个重要指标,而要在检测器存储空间有限的条件下提高检测率,就必须对检测器进行优化,保留优良的,淘汰不良的,为了达到这样的效果,已经开发出多种基于人工免疫技术的算法(如否定选择算法,遗传算法,克隆选择算法)。克隆选择算法是模拟生物免疫系统抵御外来侵袭的一种学习进化过程,与遗传算法对父代个体进行交叉变异的有性繁殖方式不同,克隆选择算法是对优良的父代个体进行无性繁殖(即克隆)来生成子代个体,并通过变异来提高个体的亲和力,以实现种群的进化。为了克服传统检测器优化算法中存在的进化速度慢,和检测器冗余的问题,本文在系统分析前人研究的基础上,除了模拟生物免疫系统,提出了一个IDS服务器-入侵检测引擎分布式系统外,还着重完成了以下两方面的工作:首先是对入侵检测系统中的检测器结构进行了改进,它以量子理论中量子编码的多态性为基础,利用量子存储系统扩展了单个检测器的存储信息量,并通过二进制存储方式将所需要的测量结果保存下来。其次对传统的克隆选择算法进行改进,提出了基于量子理论的克隆选择算法,该算法将量子计算技术与传统的克隆选择算法结合,利用克隆选择算法中的选择、变异操作对检测器进行优化,在生成测量结果的过程中,只将最优的测量结果保存,从而避免了检测器的冗余。在变异过程中,利用已知的当前最优检测器对子代检测器的变异方向进行指导,在避免早熟的基础上加快进化速度。最后将本文提出的算法进行了仿真试验,证明了本算法在提高系统检测率和降低系统漏报率方面的有效性。