目前,复杂网络的研究已日渐成熟,并且已渗透到各个学科领域,其研究不仅局限于数学领域,也正渗透到生命学科和工程学科等众多不同的领域,同时在计算机网络控制、社会网络分析和生物网络等领域也取得了一系列成就。随着对复杂网络的研究,复杂网络中的传播机制也演变成为其中的一个重要分支。传播现象在自然界和人类社会生活中广泛存在,如病毒传播,谣言传播等。而随着人们之间的交流不断密切,不管是网络中的病毒爆发还是社会生活当中的疾病传播,都会给人类的生活及经济带来巨大的影响。这些问题促使研究者们对复杂网络上的传播规律进行研究。复杂网络病毒传播的研究包括病毒传播模型的研究和网络免疫策略的研究。随着流行病在社会网络中的大规模爆发,计算机病毒也在肆意吞噬着因特网等网络。由于邮件是网络服务中最频繁的应用服务之一,因此依附于邮件的病毒传播也开始出现,并造成了一系列损失。传统的病毒传播主要依靠个体接触,主要模型有Susceptible-Infected(SI)模型、Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型和Susceptible-Infected-Removed(SIR)模型等。然而,邮件病毒的传播不仅受传统的个体接触的影响,同时也受很多其他因素影响。例如用户的背景知识,抵抗病毒的自我保护能力和用户间的信任度等。因此,传统的流行病传播模型己不再适合用来描述这类网络病毒的传播。同时,针对网络的拓扑结构,前人又提出了随机免疫策略、熟人免疫策略、目标免疫策略以及各种改进的免疫策略。因此,一个可靠模型的建立和相关免疫策略的提出被认为是一个具有挑战性的问题。本文通过分析邮件病毒传播的方式和特点,提出一种改进的传播模型即具有自我保护能力和信任度的交互式邮件病毒传播模型,同时针对交互式邮件病毒传播模型提出一种基于节点重要性的动态免疫算法。本文的主要工作包括：1)复杂网络病毒传播模型研究目前已有的病毒传播模型都只是基于个体接触的。通过分析邮件病毒传播的方式和特点,我们发现用户自身对病毒的抵抗能力和用户间的信任度等因素也严重影响了病毒的传播。为此,本文基于用户对病毒的自我保护能力和信任度提出一种新的交互式传播模型。我们的仿真实验结果表明提出的模型能精确的描述病毒传播的过程,且网络中被感染个体数量也相当低。与此同时,在新模型中研究不同影响因子对病毒传播的影响,可为网络的免疫提供新方法。2)网络免疫策略相关研究目前大多数免疫策略都是只利用网络中节点的局部度信息或介数对网络进行免疫,这种方法不适用于大规模网络且忽略了其周围节点的最近邻和次近邻对病毒传播的影响。因此我们既考虑直接邻居节点也考虑间接邻居节点对病毒传播的影响,而提出一种利用节点局部中心值来计算节点重要性的免疫策略,并分析和比较目标免疫策略和本文所提的基于节点重要性的动态免疫策略的优缺点。实验结果证明动态免疫策略有效的降低了病毒爆发的速度,具有更优的免疫效率。