通过因特网计算机病毒可以很容易的对人们使用的计算机造成破坏。针对如此情形,人们亟待创建病毒模型来研究病毒自身特点,研究其扩散的规律,以便有效阻止其扩散。对网络病毒联机侵染扩散过程的研究对网络病毒发生的侵染过程进行控制具有明显优势。通过以往评估模型对当前情况进行估计,此方面较为困难的是很难在执行网络建模过程中对病毒具有的入侵强度进行界定,由于网络病的产生的入侵强度无法事先判定,只能假设网络病毒的入侵强度处在一定时间段里并介于特定权值中,如此造成一定的误差,造成最终的估计所得数据值不精确。本文首先阐述一种网络病毒联机侵染扩散过程估计的优化算法,其基本思想是多级模糊概率。针对网络病毒入侵和联机侵染扩散过程的相关参数利用数据融合方法进行实时融合,以实时叠加的方式准确掌握网络病在入侵过程中,具有的强度特征。基于该特征,设定完成入侵因子,然后估计模糊概率,建立实现以多级模糊概率为基础的估计模型。然后,本文结合网络病毒的动态参数分支过程模型,提出了基于连接矩阵的网络病毒定位算法。这时先在局域网中通过捕获数据包建立连接矩阵,并对矩阵进行乘法运算的算法来对侵染病毒计算机应用的算法进行定位。最后基于以上两个算法做出一系列实验。以多级模糊概率为基础,设计时间的优化算法所执行的一系列实验得到的结果得知,通过此方法进行相应的估计运算,能够缩短估计时间和提高估计的准确性。基于连接矩阵的网络病毒定位算法的实验中给出了该算法的具体设计思路和实现过程,结果证实此方法可以更加精准高效的对局域网当中受到病毒侵染的计算机进行定位。