随着计算机及网络技术的普及,计算机和网络逐渐成为人们生活和生产不可或缺的一部分。计算机和网络在给人们带来极大便利的同时,也带来的了令人应接不暇的计算机安全问题,如病毒,特洛伊木马,蠕虫等。他们不仅给人们带来巨大的经济损失,而且还威胁到国家安全。如何保证计算机安全成为一个人们无法回避的问题。一些计算机安全技术应运而生,如杀毒软件,防火墙等等,其中基于特征码分析的恶意代码防治技术是其中的重要技术之一。本文针对基于特征码分析的恶意代码防治技术进行了研究,重点研究分析了其常用的模式匹配算法。　　 首先,介绍了基于特征码分析的恶意代码防治技术的背景,即恶意代码给人们生产和生活带来的影响;　　 其次,介绍了恶意代码的种类、危害和传播的原理。　　 再次,介绍了目前常用的几种恶意代码防治技术,如杀毒软件,防火墙,组策略,hips,云安全等。　　 本文的核心内容是研究分析了特征码分析的常用算法,主要有BF算法,KPM算法,BM算法,分析了各算法的性能。并将BF算法,KPM算法,BM算法应用于基于开源的Clamwin杀毒软件中,并进行了相关的测试实验,来比较这三种算法在本地计算机上运行的的时间效率和空间效率,并给出了分析比较结论。　　 本文最后,提出了恶意代码防治技术的发展趋势及进一步研究的方向。