Umjetni imunološki sustavi inspirirani prirodnim imunološkim principima računalna su paradigma umjetne inteligencije koja se koristi u smislu prilagodljivih kompleksnih sustava za rješavanje računalnih problema. Ovaj rad istražuje mogućnosti modeliranja umjetnog imunološkog sustava koji objedinjuje principe urođene i stečene imunosti, što ga razlikuje od većine postojećih po kombiniranoj uporabi signalizacije, mehanizama predočenih stanica antigena i drugih principa urođene imunosti za proširenje funkcionalnosti i kontrolu stečenog imunološkog sustava. U radu je opisan prijedlog modela umjetnog imunološkog sustava temeljenog na kombinaciji urođene i stečene imunosti koji se može koristiti u različitim domenama primjene, koja uključuju područja poput računalne sigurnosti, otkrivanja anomalija, optimizacije, otkrivanja pogrešaka, robotike, strojnog učenja, raspoznavanja uzoraka i drugih, a ovaj rad se usredotočuje na rješavanje problema klasifikacije podataka. Model je zasnovan na dokazanim iskustvima postojećih modela umjetnih imunoloških sustava, a naročito modela temeljenih na urođenoj imunosti korištenjem signalizacije, teorije opasnosti, izgradnje imunološkog tkiva i mehanizama predočenih stanica antigena. U radu se predstavlja i radni okvir za izgradnju i simulaciju alternativnih oblika modela umjetnih imunoloških sustava temeljenih na urođenoj i stečenoj imunosti uporabom različitih oblika prezentacije elemenata i imunoloških algoritama, koji je omogućio vrednovanje predloženog modela, usporedbu s drugim postojećim modelima, a diskutirane su i mogućnosti poboljšanja predloženog modela, kao i mogućnosti primjene u drugim područjima.