近年来网页恶意代码由于其隐蔽性和危害性,逐渐成为网络安全热点。传统的恶意代码检测技术主要有特征码检测法、启发式检测法等,这些技术对于检测已出现的病毒非常有效,但是都不能有效检测未知病毒。网页病毒可以伪装成图片、脚本、CSS等方式进行传播,具有传播隐蔽,影响范围广,难以清除,危害极大等特性。因此研究新的网页病毒检测方法,对于当前网络安全具有重要意义。从网页结构分析来看网页恶意代码是网页的一个标签值,它在网页结构分析中与正常的网页标签是有差别的,因此可以基于此进行检测。本文提出并设计了一个基于语义分析的网页病毒检测系统,并对该设计作了测试,验证了其有效性。本论文主要的研究工作有以下几个方面：1.深入研究网页的结构特点、网页编写源代码的规则,得出网页病毒检测的设计思想。2.剖析网页恶意代码的特性,总结出网页恶意代码行为模式的方法特征,分析攻击者常用的语义规则。3.引入网页标签树,研究了如何抽取蕴涵在网页中的语义,抽象出语义关系模型,分析网页与标签树的关系,标签树与语义层次结构的对应关系,最终以网页标签树为中间过程把网页与语义关系框架联系起来,并实现从网页到语义关系框架的转换。4.对原始WEB页到语义关系模型转换算法和工作流程进行了详细设计,分别用流程图详细说明,最终把复杂的网页恶意代码语义分析归结为近似度算法。5.最后测试了系统的主要功能,测试数据表明该设计是可行且有效的。