针对计算机网络中安全性问题，提出一种融合模糊推理和Michigan型遗传算法的网络入侵检测方案。首先，通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数。然后，利用Michigan型遗传算法，通过交叉和变异操作来进化模糊系统的规则，产生高分类率的模糊规则。最后，通过协同进化后的模糊系统实现入侵检测。在DARPA数据集上进行实验，结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击，具有很高的安全性。