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随着恶意代码复杂度的提高,要求恶意代码检测方法不仅能实现高效的检测,而且要具有很好的鲁棒性来应对可能出现的迷惑检测策略。研究了＂两代＂人工免疫算法——否定选择算法（NSA）和树突细胞算法（DCA）,在运行时恶意代码检测中的应用。通过捕获程序运行时产生的IRP请求序列来实现恶意代码的检测。实验结果表明,NSA是一种有效的运行时恶意代码检测方法,而DCA的检测结果存在很大的不确定性。