复杂网络作为一个新兴的交叉学科，在近年来广受关注。在信息科学、社会科学和生命科学等很多领域，都存在着大量的复杂网络，例如:因特网、科学家合作网、社交网络、蛋白质相互作用网、电力网络、交通网络等等。在过去，这些网络是不同的研究对象，人们用各自学科的工具和方法来研究各自学科的复杂网络。1998年，Watts和Strogatz在Nature上发表文章，提出了小世界网络模型，以描述现实网络中的小世界现象;1999年，Barabási和Albert在Science上发表文章，提出了无标度网络的概念，指出许多现实中的复杂网络都具有无标度的性质。随着这两个开创性的工作，人们开始意识到这些看上去完全不同的复杂网络之间有着广泛的共性，因此人们开始研究处理不同复杂网络的通用理论、方法和工具。　　网络安全作为一个重大的科学问题，也得到了复杂网络研究者的广泛关注。与传统的网络安全研究不同，人们开始从复杂网络的角度研究网络的结构特征和安全性的关系。2000年，Albert等人在Nature上发表文章，指出无标度网络在随机错误下非常健壮，但是同时在恶意攻击下非常脆弱。2001年，Pastor-Satorras发表文章，指出无标度网络在经典的病毒传播模型下安全性近似为0。这两项研究的一致结论是无标度网络的安全性无法得到保障，近年来的一些理论和实验结果也进一步验证了这个结论。这给网络安全性的研究带来了很大挑战:无标度网络能不能有安全性？还有没有其它结构特征可以影响网络的安全性？能不能提出安全的网络模型？能不能从数学上证明网络的安全性？　　本文的主要研究目标就是试图回答上述问题。我们进一步考察网络的其它结构特征，并研究这些结构特征和网络安全性的关系。具体地，我们提出从局部和全局两个视角来理解网络的结构:从局部视角，我们认为社区是网络的基本组成单元，也体现了网络的局部结构;从全局视角，我们认为网络的主要结构可以被一个更小的全局核来描述。为了研究网络结构的演化，我们提出了一个新的链接预测算法。基于对网络结构的深入理解，我们提出一个安全性网络模型，该模型除了满足经典模型的无标度、小世界等结构特征外，还有很多其它的、经典网络所不具备的结构特征，其中最重要的就是小社区现象。为了从理论上讨论网络结构和安全性的关系，我们提出了两个基于级联故障模型的网络安全性定义。在此基础上，我们从数学上证明了由安全性模型构造的网络是安全的。