网络安全面对的一个严重的问题是复杂网络中进行的传播型攻击。有效的网络免疫方法是一种防御这类传播型攻击的手段。本文研究了复杂网络中的网络免疫方法，主要由下面四部分内容组成：网络免疫方法的评估指标研究，基于图分割方法的网络免疫方法研究，综合网络拓扑与传播参数两因素的网络免疫方法研究，网络拓扑、免疫节点数目、传播参数三因素对网络免疫方法的影响研究。对传播型攻击典型模型——易感-已感-易感（Susceptible-Infected-Susceptible,SIS）模型，很多研究以网络免疫方法降低网络拓扑的谱半径λ的能力作为评估网络免疫方法免疫效果的指标，并且认为具有最大程度降低网络拓扑的谱半径λ的网络免疫方法就是一种最优的方法（OPT方法）。作者在第二章指出上述评估指标是不恰当的，提出以在给定网络中的SIS传播型攻击达到稳态时，网络中的最终感染节点数目作为评估网络免疫方法免疫效果的指标，并设计了一种比OPT方法有更优免疫效果的免疫方法。在第三章中，作者基于图分割方法设计了两种网络免疫方法。作者设计的第一种网络免疫方法限制了被免疫节点分割的网络的互不连通部分中所包含节点数目最多的部分的节点数目。第二种网络免疫方法则最大程度地分割了网络互不连通的部分。在多种仿真场景中的实验，表明基于图分割方法设计的两种网络免疫方法比当前广泛使用的最大度优先（High Degree First, HDF）方法有更优的免疫效果。均等图分割方法（Equal Graph Partitioning, EGP）与“max–Δλ”方法是已有的两个具有代表性的网络免疫方法，它们的设计仅仅基于网络的拓扑结构信息。在第四章中，作者首先指出仅仅基于网络的拓扑信息设计的网络免疫方法的局限性。作者指出在网络免疫方法的评估与设计中传播参数的重要作用。作者提出在设计网络免疫方法中必须同时考虑网络拓扑与传播参数的思想，并且基于此思想设计了一种新的网络免疫方法。在所有的仿真实验中，作者所设计的网络免疫方法的免疫效果都优于EGP方法的免疫效果。通过前面几章的研究工作，作者认为影响网络免疫方法的因素至少有如下三种：网络拓扑结构、网络免疫节点数目、传播型攻击传播参数。在第五章，作者对这三种因素之间的关系，以及这三种因素对网络免疫方法的选择与设计的影响进行了研究。首先，作者通过比较EGP方法与HDF方法，指出在选择网络免疫方法的时候，仔细考察当时的网络环境及攻击性质的必要性。其次，作者通过比较EGP方法和“max-Δ λ”方法，指出选择网络免疫方法的时候，需要仔细考虑网络拓扑的性质以及可以使用的免疫资源数目。最后第六章是全文总结。