近年来,随着大数据时代的到来以及IT产业的迅速发展,计算机病毒也在迅速演化,网络安全问题已经成为了一个重要的研究课题。当前,主要的安全威胁包括入侵攻击、网络蠕虫以及通过网页传播木马等,传统的特征码技术可以识别出绝大部分的已知威胁,但由于特征码技术的滞后性使得特征杀毒方法总是落后于病毒的产生,对于病毒库中不存在特征的未知恶意入侵和攻击无法进行有效检测。因此在这种情况下,如果我们还只采用原始的检测方法显然已经无法满足当前网络的需求。与此同时,随着云计算的飞速发展,其也面临着如何在海量节点和海量信息需求处理的前提下实现用户数据安全的挑战。传统的云安全技术在应对这些问题的时候,往往达不到理想的时空效率,准确性和智能性也欠佳,且占用较多的带宽。因此本文以人体免疫系统(Human Immune System, HIS)运行机理为理论依据,借鉴其功能特性,结合计算机免疫系统(Computer Immune System, CIS)和云计算特点,提出了云安全免疫系统(Cloud Security Immune System, CSIS)及其相关概念,设计了CSIS的运行机制和九个相关算法,并分析了其特点。实验表明,CSIS对于异常行为特征具有很好的识别率,能较好的保障云环境下的运行安全。为了进一步提高本系统的性能,将行为分析技术引入到CSIS中,提出了行为分析的检测模型,并将其与自我集和非我集相结合,进一步提高了系统的性能。实验表明,基于行为分析的CSIS在保证了检测率的基础上,也在很大幅度上降低了系统所耗费的时间,进一步提高了整个系统的性能。