针对如今计算机病毒和计算机网络的发展趋势，研究一种可以高效并且可以误报率低的新病毒检测方法就显得尤其重要。现存的病毒检测系统，大多数都是采用需要中心节点的单一网络集中处理方式，常见的分布式检测系统也由于网络结构复杂又存在单点失效等问题，导致系统开销较大。以生物体为原型的计算机系统和生物系统有着密不可分的必然联系，而自然免疫在生物系统有强大的区分自体和异体的能力，因此，将人工免疫的方法应用于计算机病毒的检测问题有着很大的可行性。本文首先对P2P网络的发展、结构以及特点等问题进行了研究和分析，对计算机病毒检测问题的相关现状进行研究阐述，为进一步更好的解决基于P2P网络的病毒检测问题指出研究方向；对人工免疫系统相关的问题进行了详细阐述，讨论了主要的人工免疫算法及模型的算法思想及步骤，对各种算法的优缺点进行了分析比对。指出将人工免疫算法应用于计算机病毒检测有一定的研究意义。然后，以人工免疫算法和路由算法为基础，针对现存系统中误报率较高、占用带宽较大等问题进行改进，提出一种改进的适用于P2P网络的人工免疫病毒检测模型并采用一个改进的基于病毒基因指纹分布式存储的信息融合算法作为节点间的融合策略，以实现网络中节点间的基因共享。P2P网络中的病毒检测技术，即在P2P网络的特点之下所有节点相互协作进行病毒检测。在整个检测系统中，每个节点可以利用一种有导向的病毒提取算法独立生成病毒基因，进行本地病毒检测；对某一节点新生成的病毒基因，可以用Rabin指纹算法提取特征码并通过基于Chord协议的对等网络进行查找并实现网络共享。最后，对模型进行理论及仿真研究，对检测性能进行评估，总结模型的优势，提出不足。