复杂网络是近年来的热门研究领域，其中关于动力学传播的研究也吸引了大量学者的研究，而其中复杂网络中病毒传播和谣言传播是二种主要的动力学传播行为。随着Internet的出现以及大规模普及，计算机网络中关于病毒的传播问题出现的也越来越普遍，这不仅给计算机网络带来了非常大的损害，而且给我们的社会带来了非常大的不利影响。这使得病毒传播成为internet网络中非常值得研究的问题，一些相关研究者发现复杂网络中疾病传播和谣言传播行为的研究可以借鉴到internet网络中病毒传播行为中来。这种借鉴复杂网络中疾病传播行为的研究给计算机相关网络中病毒的研究带来了新的方向和思路。通过研究计算机网络中病毒的传播行为，从而提出相对应的策略控制或消除网络中的病毒对于降低计算机病毒对网络的损失具有重要的现实意义。论文主要介绍了复杂网络的一些相关概念，简单说明了复杂网络的几种网络模型，然后理论分析了复杂网络中的几种传播模型，同时分析提出了一种更加符合实际情况的传播模型，最后分析了复杂网络中几种经典的病毒免疫策略，并提出一种有效的免疫算法。本文的主要研究成果如下：1、提出一种更准确的，符合实际情况的病毒传播模型。该传播模型是在标准的SIS传播模型的基础上改进而来，其和标准的传播模型的主要区别就是病毒的传播强度随着当前节点周围感染节点的密度变化而变化。2、提出一种基于期望感染时间的免疫算法。该免疫策略也是一种基于局部信息的方法，论文通过理论分析，仿真实验，得出了该免疫策略是一种有效的控制病毒传播的方法。最后对本文工作进行了总结，分析了本文取得的研究成果以及日后还需改进完善的地方。