随着计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用，越来越多的信息安全问题严重威胁到社会、企业和个人隐私的安全。木马程序作为各种信息安全问题中最为突出的一种病毒和攻击手段，尤其受到广泛的重视。近年来，人工免疫技术的发展引起了多领域研究者的关注。在信息安全领域，已经发展成为一个研究热点。利用人工免疫技术，可以很好地检测木马程序及其变种。因此，本文将人工免疫技术应用于木马检测与防御系统，开展了深入的研究工作。论文首先研究了木马的基本原理、特点、常见的检测技术以及现有检测技术的不足；研究了Windows平台上木马程序的编写技术，重点研究了逆向工程技术，对木马程序的行为特征进行深入的研究与分析；论文研究了生物免疫系统原理，人工免疫系统原理及发展，常用人工免疫算法和发展，以及将人工免疫技术应用于木马检测的可行性；研究了经典实数值编码否定选择算法，改进了否定选择算法中的可变长度检测器生成算法EV-Detector，提出了一种新的检测器生成算法MEV-Detector，以及新的否定选择算法MEVD-NSA，设计了一种基于免疫的木马检测方法。论文最后，设计并初步实现了一个基于人工免疫技术的木马防御原型系统，该系统运用了一系列免疫机制，具备较好的自适应性和学习能力，可以较好地检测木马程序及其变种，并具有一定的防御能力。研究工作采用实际的木马程序及其变种进行了大量的实验，通过实验验证了论文设计的木马检测方法能够有效地检测木马程序及其变种，基于人工免疫的木马防御系统能够有效的防御木马及其变种的入侵。本文的新颖之处在于将人工免疫机制应用到木马检测与防御之中，提出了一种新的木马检测方法，并在其基础上设计并实现了一个基于免疫的木马防御原型系统。实验结果表明，该系统具有良好的适应性和智能性，可以较好地检测和防御木马及其变种，保证计算机系统稳定安全的运行。