随着科技信息技术的高速发展,网络化、信息化使人类生活工作越来越方便快捷的同时,计算机网络病毒的广泛传播对网络安全造成极大的威胁,因此控制病毒传播势在必行,如何抑制病毒传播成为了众多学者关注的热点问题。以往多数关于病毒传播的研究往往基于不变的网络拓扑即病毒在传播过程中网络拓扑结构保持不变,这并不符合现实世界中的网络实际情况。计算机病毒传播过程和网络拓扑结构变化不应该是两个独立的过程,而应该是相互反馈、相互影响,呈现出丰富的动力学行为的统一整体。在现实中,当人们获知传染病毒在人群中盛行时,会尽量的避免与患病的人接触从而对自身的行为作调整;计算机病毒传播类似于传染病在人群中的流行,当网络中的节点得知邻居中有感染节点时,会自适应的产生规避行为即尽可能断开与感染节点的接触而转向与更多的健康节点接触。将此类行为称之为“断边重连”。断边重连会使网络拓扑结构发生变化,使得网络拓扑进行重构。而动态的网络拓扑重构又会影响病毒的传播,因此,基于断边重连考虑动态网络拓扑对病毒传播行为的影响更符合现实意义。本文在先前研究的随机重连策略和节点最大度重连策略的基础上,提出了基于节点自适应度与聚集系数的重连策略,仿真实验证明该策略对有效控制复杂网络中病毒传播有重要的研究意义。本文的研究内容主要如下:1.研究分析了元胞自动机模型。过去大多数学者是基于平均场的微分方程方法研究病毒传播过程,平均场的方法只能反应病毒传播的平均趋势,而无法描述病毒传播过程的个体差异。相反,元胞自动机是一个构造简单却能够产生复杂的自组织行为的离散动力学系统,能够克服平均场的缺陷。2.根据元胞自动机理论,建立基于复杂网络的SIS病毒传播模型来描述节点传播行为,然后对影响复杂网络信息传播的两个主要因素——节点的度与节点的集聚系数提出一种新的重连策略即基于度与集聚系数的节点自适应重连策略,本文将新的策略命名DCC(degree-clustering-coefficient,DCC)策略,该策略在优选健康节点的过程中不仅考虑了节点自身的重要性,还考虑了邻居节点的重要性和影响力。最后将网络动力学与节点动力学有机结合在一起考虑动态网络对病毒传播的影响。3.针对本文提出的重连策略,用经典的复杂网络模型作为初始的仿真环境如ER网络、WS网络和BA网络,对计算机病毒在传播过程中发生断边重连的行为进行仿真分析,其中包括病毒的传播过程分析、重连策略对网络结构的影响,基于DCC策略的控制方法能够显著降低网络中病毒的传播速度与传播规模,具有明显优势,与其他控制方法相比抑制病毒传播的效果最佳。本文的DCC策略在优选节点的过程中只需要考虑网络局部信息,因此基于DCC的控制方法也适用于大规模网络中病毒传播的有效控制。