现有关于社会网络以及复杂网络理论的研究表明，基于描述社会网络中幂律分布和小世界效应的网络理论能够定量分析社会行为的规律。通过概率方法分析随机网络得到的普适性质为进一步量化网络异常行为提供了坚实的基础。度数服从幂律分布的网络称为无尺度网络，主要特点是存在许多度数远超过平均度数的节点，并且度数连续分布，不存在将高度数节点与低度数节点区分开的明显分界点。本文首先通过幂律分布特征从统计意义上区分了网络中两类度数有差异的节点，这样的方法可以用于垃圾邮件过滤。同时考虑小世界效应和幂律分布后得到网络平均距离变化缓慢的动态性质，该性质指出存在一种平均距离相对固定的网络模型。不满足幂律分布的树状模型由于其固定的拓扑结构同样满足该性质。该性质表明先确定最短平均路径，然后按照一定规则增加节点的建模思路是可行的。以随机网络的普适性质为前提，广泛存在于随机网络中的社团结构对分析网络拓扑有着重要意义。在社团结构搜索算法基础上，通过计算社团结构内部边数与社团之间边数的比例，完成网络是否社团化判定。并通过矩阵谱分解的方法计算社团结构的自相似系数，比较两个社团的自相似系数最终完成社团结构是否相似的判定。社会网络是伴随着节点与边的不断运动逐步形成的。为了模拟网络形成的过程给出社团网络演化模型，模拟两个规模不同社团融合的过程。继而引出一个社团融合只需要在社团之间添加极少量边的猜想。最后以邮件数据为实验对象，验证了复杂网络中最大连通子图的性质和节点分类的方法对垃圾邮件过滤的有效性。通过垃圾邮件发送节点流量分析工具集，发现它们属于僵尸网络。根据邮件过滤结果设计一种基于分布式通信机理的僵尸网络综合分析平台。