在当今时代,电子邮件在人们的生活和工作中具有重要作用,电子邮件的信息和往来关系反映了现实社会中人物的行为和联系,电子邮件安全行为可侧面反映社会人物之间的安全行为,电子邮件网络的特点趋势也可以反映现实中人物的特征和人物间的来往关系特点,所以通过分析电子邮件的安全行为,可间接得到对应集团中人物的行为特点和趋势。本文为了通过电子邮件网络得到现实社会中人物特点和关系,利用信息动力模型对电子邮件网络的安全趋势进行研究。为了提高对电子邮件网络安全趋势分析的有效性和准确性,本课题引入了 k-壳分解和LeaderRank信息动力模型,k-壳分解信息动力模型是对复杂网络结构层次进行分析并优化的模型,通过对复杂网络逐步分解,可将动力值较低的节点逐步剔除,减少干扰节点对网络分析的影响,但是由于衡量指标少,存在未考虑节点被删除次序使得一些相对重要的节点被删除的现象,所以本课题提出了利用Ksd对网络节点进行分层的k-壳分解信息动力模型。LeaderRank信息动力模型通过添加背景节点对复杂网络中的节点动力值进行计算,通过添加背景节点调节复杂网络中的动力值,可较准确地分析复杂网络的行为,但是所添加的背景节点的调节因子有待改进,因此本课题提出了 KLA信息动力模型,对电子邮件网络进行统计、分析,并通过实验证明其具有较优表现。基于以上研究工作,本文通过结合所改进的信息动力模型,设计出电子邮件安全行为趋势分析系统,能可视化展示电子邮件网络,统计、分析其安全行为,发现其安全趋势,可得出现实中人物的特点和人物之间的关系,发现人物的安全状态是否异常,有效提高电子邮件网络对应实体的安全性。实验证明本文提出的信息动力模型具有较好的表现。