现代社会中存在各式各样的复杂网络,例如电力网络、通信网络、社交网络等等。这些复杂网络皆存在一些共性的安全问题,例如网络攻击、相继故障等。实际上,复杂网络中一次微小的扰动都可能导致相继故障,造成严重后果。近年来,复杂网络在相继故障下的鲁棒性成为系统科学研究中的热门研究问题之一。本文对复杂网络相继故障及其恢复过程进行建模,并在此基础上讨论资源的合理分配和节点保护等问题,具体研究内容如下:（1）研究了节点容量资源的动态重分配对相继故障过程的影响。具体地,基于节点容量和负载定义了一种节点重要度指标。针对Motter-Lai相继故障模型,提出了一种基于节点重要度的容量资源动态重分配策略。进一步地,研究了资源重分配的节点范围对相继故障的影响。最后探讨了网络拓扑结构的影响。在复杂网络模型和真实网络数据上进行仿真实验,发现所提动态重分配策略能够有效控制下相继故障的规模,在稠密的无标度网络上效果更好,一阶邻居节点是最佳的容量分配范围。（2）针对基于Gillespie算法的相继故障模型,研究了故障节点的修复问题。具体地,分析了故障与修复的相互作用,以及二者相叠加后的迭代式网络恢复过程,提出了一种基于节点重要度的节点修复策略。该策略中规定节点的修复顺序与节点的重要度成正相关。此外,节点分配的修复资源与节点重要度的幂成正比。仿真实验结果表明,分别存在最佳幂参数使得网络的恢复时间最小以及恢复效果最好。该最佳幂参数随着节点容忍系数的增大呈现出先减小后增大的趋势。（3）研究了面向相继故障的节点保护问题,给出了一种基于多属性决策的节点保护策略。具体地,将五种典型节点重要度指标作为特征属性,利用改进的多属性决策模型求出需要保护的关键节点。进一步地,基于节点重要度对关键节点分配冗余容量资源,分配的资源量与节点重要度成正比。针对相依网络相继故障模型进行了实验验证,结果表明与单纯使用节点重要度的节点保护策略相比,基于多属性决策的节点保护策略效果更佳,能够更有效地控制相继故障的规模。同时,控制效果随着可分配冗余容量资源总量的增加先增大后减小。