电子邮件是目前互联网上最广泛的应用之一。可是在近年来,互联网应用的普及、信息的传播给病毒及恶意代码在电子邮件网络上的传播提供了有利条件。在互联网中,病毒的流行引起垃圾邮件泛滥,带毒邮件中附带的蠕虫病毒和后门程序更是互联网中病毒传播的主要手段,严重威胁着网络的安全。因此,电子邮件网络,正与其它现实中的网络一样,受到国内外各领域的学者们越来越多的关注。然而,在现有的电子邮件网络模型中,对于恶意代码在电子邮件网络的传播过程的仿真和模拟存在着一些缺陷,首先为了简化模型,研究者普遍将电子邮件网络当作无向无标度的网络进行研究,然而根据Newman和Ebel等人的调查结果发现,现实中的电子邮件网络应当是一个有向的无标度网络。其次研究者假设实施网络免疫策略是在病毒开始流行之前进行,但实际情况是,免疫策略的实施通常是病毒爆发之后,才可能开始进行,即免疫策略具有一定的延迟时间。针对上述问题,本文做了以下两方面的工作:①在Barabasi的BA无向无标度网络模型的基础上,对BA模型加以扩展,引入了有向无标度网络模型来模拟电子邮件网络。用计算机模拟该模型随时间演化的过程,观察该有向网络的统计学性质,验证该模型,证实该模型生成的网络确实为有向SF网络,因而比无向的无标度网络更适合模拟邮件网络。②在该模型的基础上,调整生成该网络模型的参数,使其出度、入度的幂律分布与实际的邮件网络相符。并通过SHIS模型,对三类典型的邮件病毒在这种网络上的传播过程进行仿真和模拟,仿真了三种不同的免疫策略对病毒传播造成的影响。根据仿真结果,得出适合于现实网络的免疫策略。