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随着计算机的日益普及和网络覆盖率的扩大，计算机病毒的种类及病毒的变种越来越多，造成的危害也越来越大。随着病毒变种的出现，传统的计算机病毒检测方法的检测效率大幅降低。针对现今病毒的发展，研究一种既可以发现新病毒又不会误把正常程序当成病毒的检测方法迫在眉睫。本文借鉴生物免疫理论，结合对病毒行为模式的分析，提出了基于免疫技术的多层次自适应病毒检测模型，以实现对新病毒及病毒变种的检测。
首先，本文通过对计算机病毒的研究，及其与生物病毒的对比，得出生物免疫技术引用到计算机病毒检测领域的可行性。接着，本文针对同一类病毒共有的语义特征，分析并提取其特征代码，处理成机器可以识别的数据形式，投入计算。然后，本文结合了病毒的行为模式模拟免疫学习机制对新病毒的学习识别，又根据计算机病毒的多态变形原理，模拟了检测器的遗传变异过程，即根据检测器与抗原的亲和度，对检测器进行克隆变异。最后通过实验确认了模型对新病毒及病毒变种的敏感性，最终证明了基于免疫技术的多层次自适应病毒检测模型的可行性及有效性。