提出了一种基于适应性免疫和移动agent的分布式入侵检测系统(ADIDS)的新模型。充分利用agent本身的独立性与自主性，削弱各检测部件间的相关性；同时将适应性免疫原理引入模型中，检测子通过自我学习进化和变异，实现识别新的特殊种类的入侵；通过免疫记忆和自裂变，加速未来的检测和降低误报率，提高了系统的检测能力和效率。仿真实验证明了模型的检测效率高、误报率低、自适应性强。