计算机网络病毒大规模爆发时所带来的巨大网络流量对网络的正常运行构成了严重威胁，而且网络病毒同黑客攻击相结合将会导致更加严重的危害。现有的计算机病毒防治技术主要关注个体对象，缺乏对网络本身的保护。因此，从网络整体角度研究网络病毒传播行为特征的病毒传播模型和相应的病毒免疫策略成为了研究重点。 然而，现有的病毒传播模型存在一些不合理的假设：一是假定感染率和免疫率是固定不变的常数，所有节点都是等同的，但研究表明网络拓扑特征对病毒传播具有重要影响，度高的节点在病毒传播和免疫中起着更加重要的作用；二是假定免疫的实施是在病毒爆发之前，但是面对快速传播的网络病毒免疫延迟不可避免。因此，现有病毒传播模型不能准确的体现网络病毒传播的行为特征。现有的病毒免疫策略也存在严重不足，其中静态免疫策略（尤其是传统认为免疫效果最理想的特定点免疫策略）的免疫效果随着免疫延迟的增加急剧下降甚至失效；现有的动态免疫策略在免疫效果和免疫代价两方面难以兼顾，同时疫苗的传播依赖于全局信息，因此可行性不高。 Dynamic Susceptible-Infected-Removed(DSIR)模型针对上述不足，在两个方面进行了改进：一是引入了免疫延迟对病毒传播的影响因子，将病毒传播划分为无免疫传播和有免疫传播两个阶段，能够更加准确地反映病毒传播与免疫之间的交互过程；二是在DSIR模型中将病毒感染率和免疫率表示为节点度和时间的函数，体现出不同度的节点在传播与免疫中的差异，能够更加准确地反映网络拓扑对病毒传播的影响。 基于DSIR模型的两阶段动态免疫策略(Two-Phase Strategy, TPS)将疫苗的传播分为两个阶段：第一阶段疫苗沿着网络节点度的链从低向高传播，实现了对度高节点的优先保护；第二阶段疫苗沿着节点度的链从高向低传播，实现了对度低节点的保护。由于每一个阶段疫苗的传播都是单向的，有效避免了双向传播和循环传播，从而降低了免疫代价。同时，TPS中疫苗传播时只依赖于局部信息，因此具有良好的可行性。 在Windows下构建了模拟测试平台，基于DSIR模型对TPS的免疫效果和免疫代价进行测试和分析。对免疫效果的测试表明TPS能够在较短时间内治愈90％以上的节点；在免疫延迟为0、感染率为1的条件下，TPS能够保护50％以上的节点不被感染。对免疫代价的测试表明TPS具有较低的疫苗传播流量和较高的有效免疫率。