本论文的工作主要包括以下几个方面:1、人工免疫系统与计算机免疫技术简介.论文首先给出了人工免疫系统的定义,对人工免疫系统的研究起源与内容进行了简要的总结,介绍了其目前的主要工程应用领域.在此基础之上,引出了计算机免疫技术的研究历史,比较详细的总结了计算机免疫技术的主要研究成果与研究方向.2、计算机免疫系统的构筑.借鉴生物免疫机制,本文论述了构筑计算机免疫系统的一般原则.在此基础之上,提出了一个计算机免疫模型,该模型包括:探测器编码与生成、异常检测和免疫反应机制等内容,该模型较好地体现了生物免疫系统的一些免疫机制,如:免疫细胞的构造、"自己"/"异己"识别、异常检测生命周期、协同激励、免疫应答、免疫记忆等等,并且阐述了各个阶段的关键技术和通用算法.概括了计算机免疫技术的几个主要研究内容.3、探测器构造与生成理论研究.本文对探测器的构造与生成理论进行了较为系统的研究,给出了探测器的定义,讨论了探测器与生物免疫系统相关内容的映射关系.较为系统的研究了探测器生成的相关基础理论,提出了探测器构造与生成所包含的研究内容,即:探测器的编码方式、探测器异己检测的匹配算法、探测器生成算法与探测器集的组织与构造、探测器的异己检测方法、探测器多样性的保持、探测器的成熟、记忆过程等内容.4、探测器生成算法研究.本文基于阴性选择原则提出了两种探测器生成算法.多点变异探测器生成算法(BMGDGA;简称位变异算法);余数生长探测器生成算法(AGDGA;简称余数生长算法).通过大量的实验,并与探测器生成的经典算法——穷尽式探测器生成算法(EDGA)——进行了全面的比较,实验结果表明,两种算法在综合性能上均优于穷尽式探测器生成算法.5、在充分考虑探测器个体分布特性的基础之上,提出了一种基于超球体的探测器集构造算法,该算法借鉴免疫细胞产生抗体的原理提出了免疫体的概念,利用免疫体构造探测器集的基本构造单位,实现了压缩探测器集和提高"异己"检测轻量性的问题,并把该算法应用于恶性可执行体的检测实验中,得到了比较好的实验效果.6、计算机静态资源异常检测算法研究.计算机静态资源免疫是计算机免疫技术的又一研究内容,基于校验和的基本思想,利用探测器编码方式多样性,提出了一个切实可行的计算机静态资源异常检测算法,算法很好地体现了计算机免疫系统的不完全检测性、轻量性、多样性和有效生命周期等特性.7、恶性可执行体检测算法研究.恶性可执行体检测技术是计算机免疫系统所面临的另一个重要研究分支,本文在分析恶性可执行体的概念范畴基础之上,借鉴免疫系统的异己检测原理、基于浓度的异常检测机制和探测器表达多样性等机制,提出了一种基于免疫与神经网络的恶性可执行体的检测算法.通过大量的实验表明该算法具有很好的检测特性.8、计算机免疫应答机制研究.本文从消除异常信息和资源恢复的角度出发,对计算机免疫应答机制进行了探索性的研究,提出了一个计算机免疫应答模型,该模型可以很好地体现生物免疫应答的初次应答和再次应答机理,实现了计算机免疫应答的学习和记忆机制.9、研究内容的展望.在论文最后,总结了论文的研究内容和创新之处,重点介绍了计算机免疫技术的一些研究内容和方向,为计算机免疫技术的研究工作指出一条切实可行的研究之路.总之,本文借鉴生物免疫系统的工作机理和人工免疫技术的当前研究成果,对计算机免疫技术进行了比较深入的研究,总结了当前的研究成果,提出了多种适合计算机免疫系统构筑的算法和模型.虽然该项研究工作尚属刚刚起步阶段,我们相信基于人工免疫原理的计算机免疫技术的研究对计算机安全技术的研究具有重要的现实意义.