由于计算机系统和信息网络系统本身固有的脆弱性,越来越多的网络安全问题开始困扰着我们,入侵者入侵和病毒蔓延的趋势有增无减,社会、企业和个人也因此蒙受了越来越大的损失。从对以往网络安全事件的统计和分析中可以发现,有相当部分的网络入侵是通过木马进行的,所以有效的检测及防范木马已成为人们关注的问题。我们知道木马程序也是一种病毒,而且近年来,不少学者开始研究生物免疫机制并将其应用到病毒检测上,所以研究人工免疫系统对木马的检测及网络安全也同样具有重要的使用价值与意义。此外,在目前,国内外很多新版杀毒软件都加入了木马清除功能,市场上也出现了很多木马专杀工具,这些软件主要根据木马的动态执行特性识别木马,不能有效识别潜伏木马。在windows环境下,木马文件主要以PE(Portable Executable)可执行文件形式存在,PE文件的静态信息中包含了大量执行期的特征,所以研究PE文件具有很重要的作用。本文借鉴生物免疫基本机制,进一步抽取细胞分化发育过程中的阴性/阳性选择机制和抗体指令系统多样性机制,提出了一个基于人工免疫机制的木马检测模型,该模型能使检测器和自体不断进化。该模型不同于前人工作的另外一点是构成检测器的基因不是根据木马的动态执行特征来提取,而是根据木马可执行文件(PE格式文件)的静态信息提取的。最后文中给出了该模型的具体实现过程,并对一些木马进行了检测,试验表明该模型能有效地判断文件是否为木马文件,提高了检测率,降低了错误肯定率和错误否定率,同时具有较好的适应性。