从网络角度出发,当前的软件系统不论是从规模还是复杂度来说,都在以惊人的速度急剧增长,由此而引发软件质量安全问题一直以来都是科研人员关注的重点问题,因此对软件网络的理解和度量、挖掘软件网络中可能被忽略的关键节点,对维护软件安全和对软件进行有效管理均具有重要意义。本文应用复杂网络理论对软件网络进行度量,识别关键性节点并对其排序,主要工作如下。首先,为了得到不同状态下的软件结构信息,分别对静态软件结构和动态执行软件结构的建模方法进行了探讨。在软件未执行状态下,应用静态代码分析工具获取软件函数间的结构关系,将其映射为无向加权网络模型。在软件动态执行过程中,应用追踪技术获取软件函数动态调用关系,将其映射为有向加权网络模型。其次,针对无向加权软件网络节点结构属性,提出了基于节点相关性的关键节点挖掘算法。提出最小度值算法,实现了对网络节点的细致划分,根据节点等级构建节点结构向量,考虑节点与其邻居节点的相关性,从而得到基于节点相关性的关键节点度量值。再次,针对有向加权的网络节点的行为特征,提出一种基于节点相似性的关键节点挖掘算法。在此算法中,改进传统的随机游走算法,使得游走过程更加符合有向加权节点的行为特征,根据稳态下的相似度矩阵计算节点的相似性值,从而得到基于节点相似性的节点重要性的度量值。最后,以开源的真实软件为基础,将本文所提算法与其他算法进行对比实验,验证本文方法的有效性。并且综合考虑软件的维护与升级,总结不同版本下的关键节点的分布和变化规律。