蠕虫病毒是一种通过网络传播的恶性病毒,自世界上第一例蠕虫病毒问世以来,蠕虫病毒在全球互联网上造成的危害性越来越大。因此,针对蠕虫病毒检测技术的研究已经成为网络工作者研究的必要课题之一。如何能够检测未知蠕虫病毒,减小未知蠕虫病毒造成的危害一直是当前蠕虫病毒防御技术的关键。本文通过蜜罐技术的数据诱骗捕获机制对蠕虫病毒特征码的检测技术进行研究,提出了基于主动防御模式下病毒特征码的检测技术,并将高效的Wu-Manber算法应用到蠕虫病毒特征码的检测模块中。本文首先从蠕虫病毒防御技术和主动防御技术的研究现状入手,分析了蠕虫病毒特征码检测的相关技术,对当前流行的蜜罐技术进行了深入的研究,给出了基于主动防御思想的蠕虫病毒特征码检测系统的设计规划和方案。其次,在充分研究的基础上,提出了当前蠕虫病毒特征码检测算法中存在的不足:当特征码的模式字符串的个数超过5000时,检测延迟时间会不断攀升,严重影响了蠕虫病毒的检测效率。通过将Wu-Manber算法应用到特征码检测模块中,解决了网络数据传输过程中由于大量重复的字符串出现在模式串尾端导致基于BM算法的特征码检测模块效率低下的问题。通过两组有针对性的实验分别对基于Wu-Manber算法和BM算法的特征码检测模块进行测试,结果表明改进之后的算法在检测效率上有了明显的提高。最后,从软件测试的角度上对整个主动防御系统进行功能测试,从具体的数据可以看出本系统的实现达到了预期的要求。同时又发现了其中的不足,并提出了相应的解决方案。