在借鉴传统的特征扫描技术的基础上，提出了一种基于n-gram分析的计算机病毒自动检测方法。本文将基于信息增益的特征选择技术引入集成神经网络的构建中，结合Bagging算法，同时扰动训练数据和输入属性生成精确且差异度大的个体分类器，在此基础上以集成的BP神经网络为模式分类器实现对病毒的检测。该法并不针对某一特定病毒，是一种通用的病毒检测器。实验表明提出的检测方法具有较强的泛化能力和较高的精确率。